<<
>>

1.2.2. ART-1 network. (Adaptive Resonance Theory Network - 1)

Сеть теории адаптивного резонанса. Разработана Карпентер и Гроссбергом в 1986 г.

Сеть ART-1 обучается без учителя, она реализует алгоритм кластеризации, очень похожий на алгоритм "последовательного лидера" (sequential leader clustering algorithm).

В соответствии с этим алгоритмом первый входной сигнал считается образцом первого кластера. Следующий входной сигнал сравнивается с образцом первого кластера. Говорят, что входной сигнал; "следует за лидером" и принадлежит первому кластеру, если расстояние до образца первого кластера меньше порога. В противном случае второй, входной сигнал - образец второго кластера. Этот процесс повторяется для всех следующих входных сигналов. Таким образом, число кластеров растет с течением времени и зависит как от значения порога, так и от метрики расстояния, использующейся для сравниения входных сигналов и образцов классов.

Основная часть сети ART-1 схожа с сетью Хемминга, которая дополнена полносвязной сетью MAXNET. С помощью последовательных связей высчитывается соответствие входных сигналов и образцов кластеров. Максимальное значение соответствия усиливается с помощью взаимного латерального торможения выходных нейронов. Сеть ART-1 отличается от сети Хемминга обратными связями от выходных нейронов к входным, кроме того, имеется возможность выключать выходной нейрон с максимальным значением соответствия и проводить пороговое тестирование соответствия входного сигнала и образцов кластеров, как того требует алгоритм "последовательного лидера". Сеть оперирует бинарными входными сигналами. Размерности входа и выхода ограничены при программной реализации только возможностями вычислительной системы, на которой моделируется нейронная сеть, при аппаратной реализации - технологическими возможностями. Емкость сети совпадает с числом нейронов второго слоя и может увеличиваться в процессе функционирования сети. Области применения: распознавание образов, кластерный анализ. Основным недостатком является неограниченное увеличение числа нейронов в процессе функционирования сети.

В присутствии шума возникают значительные проблемы, связанные с неконтролируемым ростом числа образцов.

Сеть относится к классу нейронных сетей обучающихся без учителя. Источники: [73], [51], [76].

<< | >>
Источник: Стадник Алексей Викторович. Использование искусственных нейронных сетей и вейвлет-анализа для повышения эффективности в задачах распознавания и классификации. 2004

Еще по теме 1.2.2. ART-1 network. (Adaptive Resonance Theory Network - 1):

  1. Сетевая коммуникация в философской интерпретации Network communications in philosophical interpretation
  2. Синергетические аспекты исследования социальной сети Synergetic aspects of social network researching
  3. Adaptive electronic information hypostases are the basis of formation of the educational content of university
  4. Селективно-адаптивная модернизация в условиях трансформации социальности Selective and adaptive modernization in the conditions a transformation of sociality
  5. Искусство как система art as a system
  6. Стиль Art Dece (1915 —1940)
  7. Человек как произведение искусства The human as a work of art
  8. К вопросу о сущности искусства в йенском романтизме The idea of art in Jen_romantism
  9. Совместность как черта современного искусства Participation as feature of modern art
  10. Дизайн как диалог искусства и техники Design as Dialogue of Art and Technique
  11. Совместность как черта современного искусства Participation as feature of modern art