art

ART网络是Grossberg于1976年提出的按照自适应谐振理论（adaptive resonance theory)建立起来的一种自组织神经网络。它在神经生理学等许多方面模仿了人脑神经系统的许多特点，有很惊人的发展潜力。ART的目的就是将竞争学习模型嵌入到一个自调节控制机构，使得当输入充分类似于某一已存模式时系统才接受它，而当不够类似时，又能作为新的类别来处理。ART的主要优点是可以实时学习，且可以适应非平稳的环境，对已学过的对象具有稳定的快速识别能力，同时有能迅速适应未学过的新对象。它具有自归一能力，根据某些特征在全体特征中占的比例，有时把它作为关键特征，有时又将其作为噪声处理。当系统对环境做出错误反应时，可通过提高系统的警觉性来迅速识别新的对象。ART网有3种形式：ART1型处理双极型或二进制信号；ART2型是ART1的扩展形式，用于处理连续型模拟型号；ART3型是分级搜索，它兼容前两种结构的功能并将两层神经网络扩大为任意多层神经元网络。由于ART3型在神经元的运行模型中纳入了生物神经元的生物电化学反应机制，因而具备了很强的功能和扩展能力。