第四讲 自组织网络3PPT

自组织网络是一种能够自我配置、自我修复和自我优化的网络结构，它在人工智能、神经网络和数据处理领域有着广泛的应用。在本讲中，我们将重点讨论自适应共振理论（ART），这是一种由G.A.Carpenter提出的理论，旨在模拟人类认知过程的数学模型。 自适应共振理论（ART）起源于1976年，是G.A.Carpenter对人类心理和认知活动研究的重要成果。ART网络，特别是ARTⅠ型网络，是这一理论的实现形式之一。其核心思想在于通过网络的自适应学习机制，实现输入模式的分类和记忆。网络的学习过程基于“共振”现象，即当输入模式与网络中已有的模式类别匹配时，会产生强烈的响应，从而更新和优化权重。 ART网络的基本结构包括比较层（C层）和识别层（R层）。C层由n个节点组成，每个节点接收来自输入信号、R层反馈信号和G1控制信号的三方面信息。C层的输出ci由多数原则决定，即遵循输入信号、反馈信号和控制信号中的多数值。G1信号在初始阶段为1，使得C层输出与输入信号一致。当G1为0时，输出ci取决于输入与反馈的比较结果。 R层包含m个节点，用于表示不同的输入模式类别，m可以动态增长以适应新的模式。每个节点的内部权重向量Bj代表了一个模式类别。输入模式C沿这些权重向量向前传递，竞争产生获胜节点j*，该节点指示输入模式的类别。获胜节点的输出为1，其他节点为0。此外，控制信号G2检测输入模式是否为0，而G1在开始时为1，后续根据R层输出和输入信号的关系决定是否为0。Reset信号则在输入模式与现有模式的相似度未达到预设阈值时，使获胜节点无效，创建新的模式类别。 ART网络的运行原理分为两种情况：一是输入模式与现有模式的相似度超过参考门限时，调整相应权重以增强匹配；二是相似度不足时，创建新的模式类别。这种自适应机制使得网络能够在线学习新输入，同时保持对旧输入的记忆，类似于人类的认知过程。 自适应共振理论（ART）提供了一种理解和模拟人类认知过程的数学框架，通过自组织网络实现输入模式的分类和学习。ART网络的结构和运行机制，尤其是C层和R层的互动，以及控制信号的作用，展示了其在模式识别和数据分类中的强大能力。这种理论和网络模型在现代人工智能系统中，如机器学习、模式识别和数据挖掘等领域，有着重要的应用价值。