2.4.2 Описание 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.
- 1. Анализ поставленной задачи в предметной области
- 1.1 Актуальность поставленной задачи
- 1.2 Некоторые сведения из анатомии мозга и нейрона
- 2.1 Введение
- 2.2 Постановка задачи
- 2.2.1 Неформальная постановка задачи
- 2.2.2 Формальная постановка задачи
- 2.3 Волновая Резонансная Теория
- 2.3.1 Описание ВPT
- 2.3.2 Основные определения и Леммы
- 2.3.3 Теорема о стабильности
- 2.3.4 Доказательство
- 2.3.5 Архитектура ВPT
- 2.3.6 Принцип работы
- 2.4 Адаптивная резонансная теория
- 2.4.1 АРХИТЕКТУРА APT
- 2.4.2 Описание APT
- 2.4.3 Упрощенная архитектура APT
- 2.4.4 Функционирование сети APT в процессе классификации
- Заключение