Теория адаптивного резонанса (АРТ) — это модель нейронной сети, которая была разработана для объяснения того, как мозг обрабатывает информацию. Впервые он был предложен Стивеном Гроссбергом и Гейл Карпентер в 1980-х годах и с тех пор используется для моделирования широкого спектра когнитивных явлений, включая зрительное восприятие, внимание и обучение.

По своей сути ИСКУССТВО — это теория того, как мозг создает и поддерживает стабильные представления о мире даже в условиях двусмысленности и шума на входе. Он делает это с помощью процесса, называемого обратной связью сверху вниз, который включает отправку информации из областей мозга более высокого уровня обратно в области более низкого уровня, чтобы модулировать их активность. Одной из ключевых особенностей ВРТ является его способность обучаться и адаптироваться к новой информации эффективным и гибким образом. Это достигается с помощью процесса, называемого «управление бдительностью», который позволяет сети регулировать уровень чувствительности к входящей информации на основе ее актуальности и узнаваемости.

Сети ART часто используются в приложениях, где входные данные зашумлены или неоднозначны, например, при распознавании речи или изображений. Было показано, что они очень эффективны при фильтрации ненужной информации и сосредоточении внимания на наиболее важных характеристиках входных данных.

Одним из наиболее интересных аспектов ВРТ является его потенциал для объяснения того, как мозг достигает стабильности восприятия. Это относится к способности мозга поддерживать стабильное восприятие объекта или сцены, несмотря на изменения сенсорного ввода, такие как изменения освещения или точки зрения. ART предполагает, что это достигается за счет создания «шаблонов ожиданий», которые хранятся в сети и используются для сравнения поступающей сенсорной информации с сохраненными представлениями о мире.

В целом теория адаптивного резонанса оказалась мощным инструментом для моделирования широкого спектра когнитивных явлений и привела к значительному прогрессу в нашем понимании того, как мозг обрабатывает информацию. Его гибкость и адаптируемость делают его захватывающей областью исследований со многими потенциальными приложениями в таких областях, как искусственный интеллект и нейробиология.

Проверка гипотез, поиск, обучение, распознавание и прогнозирование в реальном времени моделируются нейронными сетями ART. С 1980-х годов различные нейроморфные технологии использовали эти модели обработки когнитивной информации человеком в качестве своей вычислительной основы (http://techlab.bu.edu/resources/articles/C5).
В этой статье освещается более широкий спектр передачи технологий, которые вводят новые подходы к новым проблемам. В нем обобщаются будущие области применения крупномасштабных модельных систем на основе мозга и описываются применения трех конкретных систем: предвзятого АРТ, АРТ с самоконтролем и АРТ для обнаружения знаний.

АРТ Модель

Теория адаптивного резонанса (ART) — это модель нейронной сети, состоящая из нескольких элементов дизайна, которые работают вместе, чтобы обеспечить ее возможности обучения и адаптации. К таким элементам дизайна относятся:

  1. Входной слой: Входной слой сети ART получает сенсорную информацию из окружающей среды. Эта информация может быть в форме необработанных сенсорных данных, таких как значения пикселей для изображений или частотные спектры для звука.
  2. Слой распознавания. Слой распознавания отвечает за обработку входной информации и создание внутреннего представления входного шаблона. Этот слой также способен распознавать ранее изученные шаблоны и связывать их с новыми входными шаблонами.
  3. Параметр бдительности: Параметр бдительности управляет уровнем чувствительности сети к новым входным шаблонам. Когда сеть сталкивается с новым входным шаблоном, параметр бдительности определяет, насколько он должен быть похож на ранее изученные шаблоны, чтобы быть распознанным как совпадение.
  4. Сигнал сброса: сигнал сброса используется для сброса активности сети, когда она сталкивается с новым входным шаблоном, который не соответствует ни одному из ранее изученных шаблонов. Это позволяет сети адаптироваться к новым и новым шаблонам ввода.
  5. Связи с обратной связью: Связи с обратной связью используются для отправки информации из областей мозга более высокого уровня обратно в области более низкого уровня, чтобы модулировать их активность. Этот процесс известен как нисходящая обратная связь и является ключевой особенностью ВРТ.
  6. Шаблоны ожиданий: шаблоны ожиданий хранятся в сети и используются для сравнения входящей сенсорной информации с сохраненными представлениями о мире. Эти шаблоны помогают достичь стабильности восприятия, позволяя сети поддерживать стабильное восприятие объекта или сцены, несмотря на изменения сенсорного ввода.

В целом элементы дизайна ART работают вместе, позволяя сети обучаться и адаптироваться к новой информации эффективным и гибким образом. Это делает ИРТ мощным инструментом для моделирования широкого спектра когнитивных явлений и привело к значительному прогрессу в нашем понимании того, как мозг обрабатывает информацию.