Лекция 11. Адаптивная резонансная теория. Проблема стабильности-пластичности в ИНС

Адаптивная ДАП

Непрерывная ДАП

В предшествующем обсуждении нейроны в слоях 1 и 2 рассматривались как синхронные, каждый нейрон обладает памятью, причем все нейроны изменяют состояния одновременно под воздействием импульса от центральных часов. В асинхронной системе любой нейрон свободен изменять состояние в любое время, когда его вход предписывает это сделать.

Кроме того, при определении функции активации нейрона использовался простой порог, тем самым, образуя разрывность передаточной функции нейронов. Как синхрон­ность функционирования, так и разрывность функций, являются биологически неправдоподобными и совсем необязательными; непрерывные асинхронные ДАП отвергают синхронность и разрывность, но функционируют в основном аналогично дискретным версиям.

В версиях ДАП, рассматриваемых до сих пор, весовая матрица вычисляется в виде суммы произведений пар векторов. Эти вычисления полезны, поскольку они демонстрируют функции, которые может выполнять ДАП. Однако это определенно не тот способ, посредством которого производится определение весов нейронов мозга.

Адаптивная ДАП изменяет свои веса в процессе функционирования. Это означает, что подача на вход сети обучающего набора входных векторов заставляет ее изменять энергетическое состояние до получения резонанса. Постепенно кратковременная память превращается в долговременную память, настраивая сеть в результате ее функционирования. В процессе обучения векторы подаются на слой А, а ассоциированные векторы на слой В. Один из них или оба вектора могут быть зашумленными версиями эталона; сеть обучается исходным векторам, свободным от шума. В этом случае она извлекает сущность ассоциаций, обучаясь эталонам, хотя «видела» только зашумленные аппроксимации.

Так как доказано, что непрерывная ДАП является стабильной независимо от значения весов, ожидается, что медленное изменение ее весов не должно нарушить этой стабильности..

Простейший обучающий алгоритм использует правило Хэбба, в котором изменение веса пропорционально уровню активации его нейрона-источника и уровню активации нейрона-приемника:

dwij = h*(OUTi OUTj),

где dwij - изменение веса связи нейрона i с нейроном j в матрицах W или Wt; OUTi - выход нейрона i слоя 1 или 2; h - положительный нормирующий коэффициент обучения, меньший 1.

Понимание процесса человеческой памяти представляет собой серьезную проблему; новые образы запоминаются в такой форме, что ранее запомненные не модифицируются и не забываются. Традиционные искусственные нейронные сети оказались не в состоянии решить проблему стабильности-пластичности. Очень часто обучение новому образу уничтожает или изменяет результаты предшествующего обучения. В некоторых случаях это не существенно. Если имеется только фиксированный набор обучающих векторов, они могут предъявляться при обучении циклически. В сетях с обратным распространением, например, обучающие векторы подаются на вход сети последовательно до тех пор, пока сеть не обучится всему входному набору. Если, однако, полностью обученная сеть должна запомнить новый обучающий вектор, он может изменить веса настолько, что потребуется полное переобучение сети.

Сети и алгоритмы APT сохраняют пластичность, необходимую для изучения новых образов, в то же время, предотвращая изменение ранее запомненных образов. Эта способность стимулировала большой интерес к APT, но многие исследователи нашли теорию трудной для понимания. Математическое описание APT является сложным, но основные идеи и принципы реализации достаточно просты для понимания.

Дата добавления: 2014-01-11