Adaptive Resonance Theory (ART).ppt
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1、Adaptive Resonance Theory (ART),自適應共振理論網路,ART,1976年由Carpenter & Grossberg提出 類型 ART1 非監督式學習網路的典範 只能用於輸入值為二元值者 ART2 能用於輸入值為連續值者 ART3,ART (續),允許使用者將相似程度的patterns放置在相同的分類 具有 穩定性 當新的事物輸入時,舊事物應適當保留 可塑性 當新的事物輸入時,應迅速學習,新舊事物夠相似, 只修改系統中舊事 物的部分記憶,新舊事物不夠相似, 建立新的記憶,ART (續),ART與其他非監督式學習網路的主要不同點在警戒值 網路架構 輸入層 輸出層 網
2、路連結,Output,Input,(x1,x2,x3,xn),tij,bij,bij : 輸入神經元i到輸出神經元j的權重值 tij : 輸輸出神經元j到輸入神經元i的權重值,ART (續),輸入訓練範例後,經下列公式計算,取輸出向量中值最高者 然後進行警戒值測試,ART (續),對贏得勝利的分類單元藉由下列公式調整權重值,L 1 , 通常設為 L-1=0.5,ART (續),F2 layer (Cluster units),F1(b) interface,F1(a) input,ART (續),ART1演算法 Step 1 : 設定起始值 L1,01,起始權重值 Step 2 : 當不滿足停
3、止條件時,執行 Step3-14 Step 3 : 對每一個訓練範例執行Step 4-13 Step 4 : 設定所有F2神經元的值為0 設定所有F1(a)神經元的值為 input vector s Step 5 : 計算s 的norm Step 6 : 將輸入訊號從F1(a)傳送到F1(b) Step 7 : If yj-1,then,ART (續),Step 8 : 當reset為真時,執行Step 9-12 Step 9 : 尋找J (yJyj for all nodes j) If yJ=-1,則所有的神經元將變羞怯且 此訓練範例將不被分類 Step 10 : 重新計算F1(b)的 x
4、 Step 11 : 計算向量 x 的 norm Step 12 : 測試reset Step 13 : 修正神經元J的權重值 Step 14 : 測試停止條件,ART (續),範例,1 2 3 4 5 6,n : number of components in an input vector m : maximum number of clusters to be formed : vigilance parameter 01 L=1.5,ART (續),Step 0 : L=2 , =0.5 , bij(0)=1/7 , tji(0)=1 Step 1 : For the first in
5、put vector (1,0,1,0,1,0) s=(1 0 1 0 1 0) |s|=3 |x|=(1 0 1 0 1 0) compute net input to each node in the F2 layer Recompute the F1 activation xi=sit1i (J=1) x=(1 0 1 0 1 0) |x|=3 Test for reset Update the weights for node 1,當輸出均相同時找 i 值較小者,ART (續),Step 2 : For the second input vector (0,1,0,1,0,1) s=(
6、0 1 0 1 0 1) |s|=3 |x|=(0 1 0 1 0 1) compute net input to each node in the F2 layer Recompute the F1 activation xi=sit2i (J=2) x=(0 1 0 1 0 1) |x|=3 Test for reset Update the weights for node 2,ART (續),Step 3 : For the third input vector (1,1,1,0,0,0) s=(1 1 1 0 0 0) |s|=3 |x|=(1 1 1 0 0 0) compute
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