Упрощенная архитектура APT

Описание APT

АРХИТЕКТУРА APT

Адаптивная резонансная теория включает две пара­дигмы, каждая из которых определяется формой входных данных и способом их обработки. АРТ-1 разработана для обработки двоичных входных векторов, в то время как АРТ-2, более позднее обобщение АРТ-1, может классифици­ровать как двоичные, так и непрерывные векторы. В дан­ной работе рассматривается только АРТ-1. Читателя, интересующегося АРТ-2, можно отослать к работе [3] для полного изучения этого важного направления. Для кратко­сти АРТ-1 в дальнейшем будем обозначать как APT.

Сеть APT представляет собой векторный классифика­тор. Входной вектор классифицируется в зависимости от того, на какой из множества ранее запомненных образов он похож. 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 посредством запоминания образа, идентичного новому входному вектору. Если определено, что входной вектор похож на один из ранее запомненных векторов с точки зрения определенного критерия сходства, запомненный вектор будет изменяться (обучаться) под воздействием нового входного вектора таким образом, чтобы стать более похожим на этот входной вектор. Запомненный образ не будет изменяться, если теку­щий входной вектор не окажется достаточно похожим на него. Таким образом решается дилемма стабильности-пластичности. Новый образ может создавать дополнитель­ные классификационные категории, однако новый входной образ не может заставить измениться существующую па­мять.

На рис. 8.1 показана упрощенная конфигурация сети APT, представленная в виде пяти функциональных модулей. Она включает два слоя нейронов, так называемых «слой сравнения» и «слой распознавания». Приемник 1, Приемник 2 и Сброс обеспечивают управляющие функции, необходимые для обучения и классификации. Перед рассмотрением вопросов функционирования сети в целом необходимо рассмотреть отдельно функции моду­лей; далее обсуждаются функции каждого из них.

Слой сравнения. Слой сравнения получает двоичный входной вектор Х и первоначально пропускает его неизме­ненным для формирования выходного вектора С. На более поздней фазе в распознающем слое вырабатывается двоич­ный вектор R, модифицирующий вектор С, как описано ниже. Каждый нейрон в слое сравнения (рис. 8.2) получает три двоичных входа (0 или 1): (1) компонента х_i. входно­го вектора X; (2) сигнал обратной связи Р_j -взвешенная сумма выходов распознающего слоя; (3) вход от Приемника 1 (один и тот же сигнал подается на все нейроны этого слоя).

Чтобы получить на выходе нейрона единичное значе­ние, как минимум два из трех его входов должны равнять­ся единице; в противном случае его выход будет нулевым. Таким образом реализуется правило двух третей, описан­ное в [3]. Первоначально выходной сигнал G1 Приемника 1 установлен в единицу, обеспечивая один из необходимых для возбуждения нейронов входов, а все компоненты век­тора R установлены в 0; следовательно, в этот момент вектор С идентичен двоичному входному векторуX.

Слой распознавания. Слой распознавания осуществля­ет классификацию входных векторов. Каждый нейрон в слое распознавания имеет соответствующий вектор весов В_j. Только один нейрон с весовым вектором, наиболее соот­ветствующим входному вектору, возбуждается; все осталь­ные нейроны заторможены. Как показано на рис. 8.3, нейрон в распознающем слое имеет максимальную реакцию, если вектор С, явля­ющийся выходом слоя сравнения, соответствует набору его весов, следовательно, веса представляют запомненный образ или экземпляр для категории входных векторов. Эти веса являются действительными числами, а не двоичными величинами. Двоичная версия этого образа также запоми­нается в соответствующем наборе весов слоя сравнения (рис. 8.2); этот набор состоит из весов связей, соеди­няющих определенные нейроны слоя распознавания, один вес на каждый нейрон слоя сравнения. В процессе функционирования каждый нейрон слоя распознавания вычисляет свертку вектора собственных весов и входного вектора С. Нейрон, имеющий веса, наи­более близкие вектору С, будет иметь самый большой выход, тем самым выигрывая соревнование и одновременно затормаживая все остальные нейроны в слое. Как показано на рис. 8.4, нейроны внутри слоя распознавания взаимно соединены в латерально-тормозящую сеть. В простейшем случае (единственном, рассмотренном в данной работе) предусматривается, что только один нейрон в слое возбуждается в каждый момент времени (т.е. только нейрон с наивысшим уровнем активации будет иметь единичный выход; все остальные нейроны будут иметь нулевой выход). Эта конкуренция реализуется вве­дением связей с отрицательными весами l_ij с выхода каждого нейрона r_i. на входы остальных нейронов. Таким образом, если нейрон имеет большой выход, он тормозит все остальные нейроны в слое. Кроме того, каждый нейрон имеет связь с положительным весом со своего выхода на свой собственный вход. Если нейрон имеет единичный выходной уровень, эта обратная связь стремится усилить и поддержать его.

Дата добавления: 2014-01-15