自适应谐振理论.ppt

神经信息学自组织网络-自适应谐振理论史忠植******@*1目录1ART的结构2ART的初始化3ART的实现识别、比较、查找、训练4ART2Date2自适应谐振理论自适应共振理论ART(AdaptiveResonanceTheory)。ART是一种自组织神经网络结构,是无教师的学****网络。当在神经网络和环境有交互作用时,对环境信息的编码会自发地在神经网中产生,则认为神经网络在进行自组织活动。ART就是这样一种能自组织地产生对环境认识编码的神经网络理论模型。网络的可塑性需要的4项功能Date3自适应谐振理论Grossberg一直对人类的心理和认识活动感兴趣,他长期埋头于这方面的研究并希望用数学来刻划人类这项活动,建立人类的心理和认知活动的一种统一的数学模型和理论。ART模型是基于下列问题的求解而提出的:,要求它有适应性及稳定性,适应性可以响应重要事件,稳定性可以存储重要事件。这种系统的设计问题。,原有的信息和新信息如何处理,保留有用知识,接纳新知识的关系如何及解决的问题。。Date4自适应谐振理论ART理论已提出了三种模型结构,即ARTt,ART2,ART3。ART1用于处理二进制输入的信息;ART2用于处理二进制和模拟信息这两种输人;ART3用于进行分级搜索。ART理论可以用于语音、视觉、嗅觉和字符识别等领域。Date5ART总体结构图X识别层C(B)P(T)RC复位G2G1识别控制比较控制比较层复位控制精度控制参数ρDate6ART的结构X=(x1,x2,…,xn)R=(r1,r2,…,rm)C=(c1,c2,…,cn)P=(p1,p2,…,pn)Ti=(ti1,ti2,…,tin)Bi=(b1i,b2i,…,bni)pn复位G2复位G2T2TmBmB2XnG1x2G1复位G2………parisonlayer: -acceptbinaryinputX -=X -binaryvectorRisproducedfrom recognitionlayertomodifyCDate10