20_4 Архитектура и работа истемы АРТ

Адаптивная резонансная теория

<РАНЕЕ>                                   <HOME>

20.4 Архитектура и работа истемы АРТ

        Адаптивная резонансная теория включает различные парадигмы, различающиеся формой входных данных и способом их обработки. АРТ-1 создана для обработки двоичных входных векторов, в то время как АРТ-2, более позднее обобщение АРТ-1, может классифицировать как двоичные, так и непрерывные векторы. Здесь будет  рассматриваться только АРТ-1. Тем более, что при технической реализации, любой непрерывный вектор представляется двоичным кодом. Для краткости, АРТ-1 в дальнейшем будем обозначать как APT.

        Структурно, система адаптивного резонанса показана на рисунке 20.3.  АРТ система представляет двуслойную сеть, управляемую логическими лементами. В целом, она играет роль  векторного  классификатора: входной вектор считается принадлежащим к одному из заданных ранее классов потому, что он  похож на один из ранее запомненных образов (более, чем на другие).

Рис. 20.3. Структура системы АРТ.                                                        

        Не следует забывать, что «Все люди одинаки – посередь рожи нос», и вопрос в арбитраже. Свое классификационное решение сеть APT выражает в форме возбуждения одного из нейронов распознающего слоя. Если входной вектор не соответствует ни одному из запомненных образов, создается новая категория путем запоминания входного образа (вектора) как образца нового класса. Структурная схема одного из вариантов  АРТ – систем и представлена на рис. 20.3.

        На рис. 20.3 показаны основные компоненты ART-1-сетей:

1. Слой сравнения (Vergleichsschicht, comparison layer);
2. Cлой распознавания (Erkennungsschicht, recognition layer);
3. Весовые матрицы (Gewichtsmatrizen W ji, Wij ) ;
4. Решающие элементы («коэффициента усиления» - ключи) gain g₁, gain g2 и Reset.

        Входной вектор сети I=x₁, …, x_n, …, x_N  (от input) имеет N компонент и содержит описание входной ситуации. Элементы этого вектора представляют собой набор точек, признаков объекта или список уровней сигнала. Hулевой вектор на входе интерпретируется как отсутствие входного сигнала. Вектор изначально подаётся на слой сравнения.

        Входной образ I поступает на входной регистр (часть слоя сравнения), где и запоминается до конца обработки. Этим регистром формируется сигнал запроса S, подаваемый на весовую матрицу с действительными коэффициентами W_ij, преобразующую входной сигнал, определённый в пространстве признаков, в выходной сигнал T, принадлежащий пространству образов. Основную работу по классификации производят слой распознавания и слой сравнения. Схемы приемников (gain g1, gain g2) и схема сброса Reset управляют режимом работы сети и могут быть реализованы в виде обычных логических схем или в виде нейронов.

Слои сравнения и распознавания

Элементы управления и reset

<ДАЛЕЕ>