En ny neural nätverk arkitektur införs för inkrementell övervakad inlärning av igenkänningskategorier och flerdimensionella kartor som svar på godtyckliga sekvenser av analoga eller binära ingång vektorer. Arkitekturen, kallad Fuzzy ARTMAP, uppnår en syntes av fuzzy logik och adaptiv Resonance Theory (ART) neurala nätverk genom att utnyttja en nära formell likhet mellan beräkningar av fuzzy undergrupphood och ART kategori val, resonans och lärande. Fuzzy ARMAP inser också en ny Minimax Learning regel som tillsammans minimerar prediktiva fel och maximerar kodkomprimering, eller generalisering. Detta uppnås genom en match tracking process som ökar ART vaksamhet parameter med den minsta mängd som behövs för att korrigera ett prediktivt fel. Systemet lär sig därför automatiskt ett minimalt antal igenkänningskategorier, eller "dolda enheter", för att uppfylla noggrannhetskriterierna. Kategorispridning förhindras genom att indatavektorer normaliseras i ett förbearbetningsskede. Ett normaliseringsförfarande som kallas komplementkodning leder till en symmetrisk teori där MIN-operatören (A) och MAX-operatören (v) av luddig logik spelar kompletterande roller. Kompletterande kodning använder on-cells och off-cells för att representera inmatningsmönstret, och bevarar individuella funktioner amplituder samtidigt normalisera den totala on-cell/off-cell vektor. Inlärningen är stabil eftersom alla adaptiva vikter bara kan minska i tid. Nedskärningsvikter motsvarar ökande storlekar på kategori "lådor". Mindre övervakningsvärden leder till större kategorilådor. Förbättrad förutsägelse uppnås genom att träna systemet flera gånger med hjälp av olika beställningar av inmatningssatsen. Denna röststrategi kan också användas för att tilldela sannolikhetsberäkningar till konkurrerande förutsägelser med tanke på små, bullriga eller ofullständiga utbildningsset. Fyra klasser av simuleringar illustrerar Fuzzy ARTMAP prestanda jämfört med referens bakåtutbredning och genetiska algoritmsystem. Dessa simuleringar inkluderar (i) hitta punkter inuti vs utanför en cirkel; (ii) lära sig att berätta två spiraler isär; (iii) inkrementell approximation av en bitvis kontinuerlig funktion; och (iv) en bokstavsigenkänning databas. Fuzzy ARTMAP-systemet jämförs också med Salzbergs NGE-system och Simpsons FMMC-system.
REF införde en neural nätverksarkitektur baserad på fuzzy logik och adaptiv resonansteori (ART) neurala nätverk.
Fuzzy ARTMAP: A neural network architecture for incremental supervised learning of analog multidimensional maps
{'venue': 'IEEE transactions on neural networks', 'journal': 'IEEE transactions on neural networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}