该软件已由波士顿大学 CNS 技术实验室 ( http://techlab.bu.edu/ ) 的 Chaitanya Sai 实现。 有关更多信息，请访问http://techlab.bu.edu/resources/software_view/biased_artmap_code/ 。
自适应共振理论 (ART) 网络中的记忆基于匹配模式，该模式将注意力集中在自下而上输入中与主动自上而下期望相匹配的那些部分。 虽然这种学习策略已被证明对大脑模型和应用都是成功的，但计算示例表明，对早期关键特征的关注可能会在在线快速学习过程中扭曲记忆表征。 对于监督学习，偏置 ARTMAP (bARTMAP) 通过在系统出现预测错误后将注意力从先前参与的特征转移，解决了过分强调早期关键特征的问题。 小规模、手工计算的模拟和二进制示例说明了关键的模型动态。 二维模拟示例展示了 bARTMAP 记忆在网上
