차례:
정의-적응 공명 이론 (ART)은 무엇을 의미합니까?
ART (Adaptive Resonance Theory)는 감독되지 않은 인공 신경망 모델을 주도하는 특별한 철학입니다. 기본 기존 모델을 유지하면서 새로운 학습을위한 역량을 구축하기 위해 일부 유형의 신경망에 유용한 특정 아키텍처를 사용합니다.
Techopedia는 적응 공명 이론 (ART)을 설명합니다
많은 사람들이 ART 네트워크 디자인의 상당 부분을 Stephen Grossberg와 Gail Carpenter와 1980 년대의 작업에 기여했습니다. 또 다른 영향은 Kohonen의 자체 조직 네트워크입니다.
전문가들은 적응 형 공명 이론을 기존 패턴에 대한 지식을 희생하지 않고 새로운 학습에 개방적인 노력을 유지하기위한 부분적인 노력, 즉“적응”과“공명”이라고 설명합니다. ART 네트워크의 핵심 부분은 입력을 저장된 패턴과 비교하는 분류기입니다.
ART를 보는 한 가지 방법은 안정성-가소성 딜레마 또는 SPD를 해결하려고 시도하는 것입니다. 간단히 말해서, 이 딜레마는 관련성이없는 이벤트를 통해 정적 상태를 유지하면서 가소성을 필요로하는 관련성이 높고 중요한 이벤트에 적응하는 시스템의 능력을 기반으로합니다. 안정성-가소성 딜레마를 이해하는 것은 ART에 대한 이해와 신경망 설계에서 ART를 사용하는 방법으로 나아가는 핵심 방법입니다.
전문가들은“예상”을 평가하고 감독되지 않은 신경망 아키텍처를 통해이 고급인지 작업을 수행하기 시작하는 벡터 매칭 시스템을 활용하는 것에 대해 이야기합니다.
