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.1987年12月1日;26(23):4919-30.
doi:10.1364/AO.26.004919。

ART 2:模拟输入模式稳定类别识别码的自组织

ART 2:模拟输入模式稳定类别识别码的自组织

G A木匠等。 应用程序选项. .

摘要

自适应共振结构是一种神经网络,它实时地自组织稳定的模式识别代码,以响应输入模式的任意序列。本文介绍了ART 2,这是一种自适应共振结构,它可以快速自组织模式识别类别,以响应模拟或二进制输入模式的任意序列。为了处理模拟输入模式的任意序列,ART 2架构体现了一些设计原则的解决方案,例如稳定性-可塑性权衡、搜索-直接访问权衡和匹配-重设权衡。在这些架构中,自上而下的学习期望和匹配机制对于代码学习过程的自稳定至关重要。并行搜索方案随着学习过程的展开自适应地进行更新,实现了一种实时的假设发现、测试、学习和识别形式。学习自我稳定后,搜索过程自动脱离。此后,输入模式无需任何搜索即可直接访问其识别码。因此,熟悉输入的识别时间不会随着学习代码的复杂性而增加。如果一个新的输入模式与一组熟悉的类别示例共享不变属性,则可以直接访问该类别。一个被称为注意力警戒参数的参数决定了类别的精细程度。如果由于环境反馈而导致警戒度增加(降低),那么系统会自动搜索并学习更精细(更粗糙)的识别类别。增益控制参数使架构能够将噪声抑制到规定的水平。架构的全局设计使其能够有效学习,尽管此类机制具有高度非线性。

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