Adaptive resonance theory
অভিযোজিত অনুরণন তত্ত্ব (এ. আর. টি) হল মস্তিষ্ক কীভাবে তথ্য প্রক্রিয়াকরণ করে তার দিকগুলির উপর স্টিফেন গ্রসবার্গ এবং গেইল কার্পেন্টার দ্বারা বিকশিত একটি তত্ত্ব। এটি বেশ কয়েকটি নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল বর্ণনা করে যা তত্ত্বাবধানে এবং তত্ত্বাবধানে শেখার পদ্ধতি ব্যবহার করে এবং প্যাটার্ন স্বীকৃতি এবং ভবিষ্যদ্বাণীর মতো সমস্যাগুলির সমাধান করে। এ. আর. টি মডেলের পিছনে প্রাথমিক অন্তর্দৃষ্টি হল যে বস্তু সনাক্তকরণ এবং স্বীকৃতি সাধারণত 'বটম-আপ' সংবেদনশীল তথ্যের সাথে 'টপ-ডাউন' পর্যবেক্ষকের প্রত্যাশার মিথস্ক্রিয়ার ফলস্বরূপ ঘটে। মডেলটি অনুমান করে যে 'টপ-ডাউন' প্রত্যাশা একটি মেমরি টেমপ্লেট বা প্রোটোটাইপের রূপ নেয় যা তারপর ইন্দ্রিয় দ্বারা সনাক্ত করা একটি বস্তুর প্রকৃত বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে তুলনা করা হয়। এই তুলনা শ্রেণীবদ্ধতার একটি পরিমাপের জন্ম দেয়। যতক্ষণ না সংবেদন এবং প্রত্যাশার মধ্যে এই পার্থক্য 'নজরদারি পরামিতি' নামে একটি নির্দিষ্ট সীমা অতিক্রম করে না, ততক্ষণ ইন্দ্রিয়যুক্ত বস্তুটিকে প্রত্যাশিত শ্রেণীর সদস্য হিসাবে বিবেচনা করা হবে। এই ব্যবস্থাটি এইভাবে 'নমনীয়তা/স্থিতিশীলতা' সমস্যার একটি সমাধান প্রদান করে, অর্থাৎ। বিদ্যমান জ্ঞানকে ব্যাহত না করে নতুন জ্ঞান অর্জনের সমস্যা যাকে ইনক্রিমেন্টাল লার্নিংও বলা হয়। শেখার মডেল মৌলিক এ. আর. টি ব্যবস্থা একটি তত্ত্বাবধানহীন শেখার মডেল। এটি সাধারণত একটি তুলনা ক্ষেত্র এবং নিউরনের সমন্বয়ে গঠিত একটি স্বীকৃতি ক্ষেত্র, একটি সতর্কতা পরামিতি (স্বীকৃতির সীমা) এবং একটি রিসেট মডিউল নিয়ে গঠিত। তুলনা ক্ষেত্রটি একটি ইনপুট ভেক্টর (মানগুলির একটি এক-মাত্রিক অ্যারে) নেয় এবং এটিকে স্বীকৃতি ক্ষেত্রে তার সেরা ম্যাচে স্থানান্তর করে। এর সেরা মিল হল একক নিউরন যার ওজনের সেট (ওজন ভেক্টর) ইনপুট ভেক্টরের সাথে সবচেয়ে ঘনিষ্ঠভাবে মেলে। প্রতিটি স্বীকৃতি ক্ষেত্রের নিউরন অন্য প্রতিটি স্বীকৃতি ক্ষেত্রের নিউরনের সাথে একটি নেতিবাচক সংকেত (সেই নিউরনের ইনপুট ভেক্টরের সাথে মিলনের মানের আনুপাতিক) আউটপুট করে এবং এইভাবে তাদের আউটপুটকে বাধা দেয়। এইভাবে স্বীকৃতি ক্ষেত্রটি পার্শ্বীয় প্রতিরোধ প্রদর্শন করে, যার ফলে এর প্রতিটি স্নায়ুকোষ একটি বিভাগকে প্রতিনিধিত্ব করতে পারে যেখানে ইনপুট ভেক্টরগুলি শ্রেণীবদ্ধ করা হয়। ইনপুট ভেক্টর শ্রেণীবদ্ধ হওয়ার পরে, রিসেট মডিউলটি স্বীকৃতি ম্যাচের শক্তিকে নজরদারি পরামিতিটির সাথে তুলনা করে। যদি নজরদারি পরামিতি অতিক্রম করা হয় (অর্থাৎ। ইনপুট ভেক্টর পূর্ববর্তী ইনপুট ভেক্টরগুলিতে দেখা স্বাভাবিক সীমার মধ্যে থাকে), তারপর প্রশিক্ষণ শুরু হয়ঃ বিজয়ী স্বীকৃতি নিউরনের ওজন ইনপুট ভেক্টরের বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে সামঞ্জস্য করা হয় অন্যথায়, যদি ম্যাচ স্তরটি নজরদারি পরামিতিটির নিচে থাকে (অর্থাৎ। ইনপুট ভেক্টরের মিল সেই স্নায়ুকোষের জন্য স্বাভাবিক প্রত্যাশিত সীমার বাইরে) বিজয়ী স্বীকৃতি স্নায়ুকোষকে বাধা দেওয়া হয় এবং একটি অনুসন্ধান পদ্ধতি পরিচালিত হয়। এই অনুসন্ধান পদ্ধতিতে, রিকগনিশন নিউরনগুলি রিসেট ফাংশন দ্বারা একের পর এক নিষ্ক্রিয় করা হয় যতক্ষণ না একটি রিকগনিশন ম্যাচ দ্বারা নজরদারি পরামিতিটি অতিক্রম করা হয়। বিশেষত, অনুসন্ধান পদ্ধতির প্রতিটি চক্রে সবচেয়ে সক্রিয় স্বীকৃতি নিউরনটি নির্বাচন করা হয় এবং তারপরে বন্ধ করে দেওয়া হয়, যদি এর সক্রিয়করণ সতর্কতা পরামিতিটির নিচে থাকে (মনে রাখবেন যে এটি এইভাবে তার বাধা থেকে অবশিষ্ট স্বীকৃতি নিউরনগুলি মুক্তি দেয়)। যদি কোনও প্রতিশ্রুতিবদ্ধ স্বীকৃতি নিউরনের মিল সতর্কতা পরামিতি অতিক্রম না করে, তবে একটি অসম্পূর্ণ নিউরন প্রতিশ্রুতিবদ্ধ হয় এবং এর ওজন ইনপুট ভেক্টরের সাথে সামঞ্জস্য করার জন্য সামঞ্জস্য করা হয়। নজরদারি পরামিতি ব্যবস্থার উপর যথেষ্ট প্রভাব ফেলেঃ উচ্চ সতর্কতা অত্যন্ত বিশদ স্মৃতি তৈরি করে (অনেক, সূক্ষ্ম-দানাদার বিভাগ), যেখানে কম সতর্কতার ফলে আরও সাধারণ স্মৃতি তৈরি হয় (কম, আরও সাধারণ বিভাগ)। প্রশিক্ষণ এ. আর. টি-ভিত্তিক স্নায়ুতন্ত্রের প্রশিক্ষণের দুটি মৌলিক পদ্ধতি রয়েছেঃ ধীর এবং দ্রুত। ধীর শিক্ষণ পদ্ধতিতে, ইনপুট ভেক্টরের প্রতি স্বীকৃতি নিউরনের ওজনের প্রশিক্ষণের মাত্রা ডিফারেনশিয়াল সমীকরণের সাথে অবিচ্ছিন্ন মানগুলিতে গণনা করা হয় এবং এইভাবে ইনপুট ভেক্টর উপস্থাপিত হওয়ার সময়ের দৈর্ঘ্যের উপর নির্ভর করে। দ্রুত শেখার ক্ষেত্রে, বীজগাণিতিক সমীকরণগুলি ওজন সমন্বয়ের মাত্রা গণনা করতে ব্যবহৃত হয় এবং বাইনারি মানগুলি ব্যবহার করা হয়। যদিও দ্রুত শেখা বিভিন্ন কাজের জন্য কার্যকর এবং দক্ষ, তবে ধীরগতির শেখার পদ্ধতিটি জৈবিকভাবে আরও প্রশংসনীয় এবং অবিচ্ছিন্ন-সময়ের নেটওয়ার্কগুলির সাথে ব্যবহার করা যেতে পারে (অর্থাৎ। যখন ইনপুট ভেক্টর ক্রমাগত পরিবর্তিত হতে পারে)। প্রকার এ. আর. টি 1 হল এ. আর. টি নেটওয়ার্কের সবচেয়ে সহজ প্রকার, যা শুধুমাত্র বাইনারি ইনপুট গ্রহণ করে। এ. আর. টি 2 ক্রমাগত ইনপুট সমর্থন করার জন্য নেটওয়ার্ক ক্ষমতা প্রসারিত করে। এ. আর. টি 2-এ হল এ. আর. টি-2-এর একটি সুশৃঙ্খল রূপ, যার রানটাইম ব্যাপকভাবে ত্বরান্বিত এবং গুণগত ফলাফল সম্পূর্ণ এ. আর. টি-2 বাস্তবায়নের তুলনায় খুব কমই নিকৃষ্ট। সিস্টেমের সমীকরণে সিমুলেটেড সোডিয়াম (Na +) এবং ক্যালসিয়াম (Ca2 +) আয়ন ঘনত্বকে অন্তর্ভুক্ত করে সিনাপটিক ক্রিয়াকলাপের প্রাথমিক নিউরোট্রান্সমিটার নিয়ন্ত্রণের অনুকরণ করে এ. আর. টি-2-এর উপর এ. আর. টি 3 তৈরি করে, যার ফলস্বরূপ আংশিকভাবে প্রতিরোধকারী বিভাগগুলির আরও শারীরবৃত্তীয়ভাবে বাস্তবসম্মত উপায় তৈরি হয় যা অসামঞ্জস্য পুনর্বিন্যাসকে ট্রিগার করে। এ. আর. টি. এম. এ. পি, যা প্রেডিক্টিভ এ. আর. টি নামেও পরিচিত, দুটি সামান্য পরিবর্তিত এ. আর. টি-1 বা এ. আর. টি-2 ইউনিটকে একটি তত্ত্বাবধানে শেখার কাঠামোতে একত্রিত করে যেখানে প্রথম ইউনিট ইনপুট ডেটা নেয় এবং দ্বিতীয় ইউনিট সঠিক আউটপুট ডেটা নেয়, তারপরে সঠিক শ্রেণিবিন্যাস করার জন্য প্রথম ইউনিটে নজরদারি পরামিতিটির ন্যূনতম সম্ভাব্য সমন্বয় করতে ব্যবহৃত হয়। অস্পষ্ট এ. আর. টি এ. আর. টি-র প্যাটার্ন স্বীকৃতিতে অস্পষ্ট যুক্তি প্রয়োগ করে, এইভাবে সাধারণীকরণযোগ্যতা বাড়ায়। অস্পষ্ট এ. আর. টি-র একটি ঐচ্ছিক (এবং খুব দরকারী) বৈশিষ্ট্য হল পরিপূরক কোডিং, যা প্যাটার্ন শ্রেণিবিন্যাসে বৈশিষ্ট্যগুলির অনুপস্থিতিকে অন্তর্ভুক্ত করার একটি উপায়, যা অদক্ষ এবং অপ্রয়োজনীয় বিভাগের বিস্তার রোধ করার দিকে অনেক এগিয়ে যায়। প্রয়োগকৃত সাদৃশ্য পরিমাপগুলি এল1 আদর্শের উপর ভিত্তি করে। ফাজি এ. আর. টি শব্দের প্রতি খুব সংবেদনশীল হিসাবে পরিচিত। ফাজি এ. আর. টি. এম. এ. পি শুধুমাত্র ফাজি এ. আর. টি ইউনিট ব্যবহার করে এ. আর. টি. এম. এ. পি, যার ফলে কার্যকারিতা বৃদ্ধি পায়। সরলীকৃত ফাজি এ. আর. টি. এম. এ. পি (এস. এফ. এ. এম) শ্রেণীবিভাগের কাজে নিবেদিত ফাজি এ. আর. টি. এম. এ. পি-এর একটি দৃঢ়ভাবে সরলীকৃত রূপ গঠন করে। গাউসীয় এ. আর. টি এবং গাউসীয় এ. আর. টি. এম. এ. পি সম্ভাব্যতা তত্ত্বের উপর ভিত্তি করে গাউসীয় সক্রিয়করণ ফাংশন এবং গণনা ব্যবহার করে। অতএব, তাদের গাউসিয়ান মিশ্রণ মডেলের সাথে কিছু মিল রয়েছে। ফাজি এ. আর. টি এবং ফাজি এ. আর. টি. এম. এ. পি-এর তুলনায় এগুলি শব্দের প্রতি কম সংবেদনশীল। কিন্তু শেখা উপস্থাপনাগুলির স্থিতিশীলতা হ্রাস পায় যা উন্মুক্ত শিক্ষার কাজগুলিতে বিভাগ বিস্তারের দিকে পরিচালিত করতে পারে। ফিউশন এআরটি এবং সম্পর্কিত নেটওয়ার্কগুলি এআরটি এবং এআরটিএমএপি-কে একাধিক প্যাটার্ন চ্যানেলে প্রসারিত করে। তারা বেশ কয়েকটি শেখার দৃষ্টান্তকে সমর্থন করে, যার মধ্যে রয়েছে তত্ত্বাবধানহীন শেখা, তত্ত্বাবধানকৃত শেখা এবং শক্তিশালীকরণ শেখা। টোপোআর্ট ক্রমবর্ধমান নিউরাল গ্যাসের মতো টপোলজি লার্নিং নেটওয়ার্কের সাথে ফাজি এ. আর. টি-কে একত্রিত করে। উপরন্তু, এটি একটি শব্দ হ্রাস প্রক্রিয়া যোগ করে। বেশ কয়েকটি উদ্ভূত নিউরাল নেটওয়ার্ক রয়েছে যা টোপোআর্টকে আরও শেখার দৃষ্টান্তগুলিতে প্রসারিত করে। হাইপারস্ফিয়ার এ. আর. টি এবং হাইপারস্ফিয়ার এ. আর. টি. এম. এ. পি যথাক্রমে ফাজি এ. আর. টি এবং ফাজি এ. আর. টি. এম. এ. পি-এর সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত। কিন্তু যেহেতু তারা একটি ভিন্ন ধরনের বিভাগ উপস্থাপনা (যথা হাইপারস্ফেয়ার) ব্যবহার করে, তাই তাদের ইনপুটকে [0,1] ব্যবধানে স্বাভাবিক করার প্রয়োজন হয় না। তারা এল2 আদর্শের উপর ভিত্তি করে সাদৃশ্য পরিমাপ প্রয়োগ করে। ল্যাটারালি প্রাইমড অ্যাডাপ্টিভ রেসোন্যান্স থিওরি (এল. এ. পি. এ. আর. টি) নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি দুটি ফাজি এ. আর. টি অ্যালগরিদম যুক্ত করে শিক্ষিত সংযোগের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য একটি প্রক্রিয়া তৈরি করে। দুটি ফাজি এ. আর. টি-র সংযোগের একটি অনন্য স্থিতিশীলতা রয়েছে যা সিস্টেমটিকে একটি স্পষ্ট সমাধানের দিকে দ্রুত একত্রিত হতে দেয়। উপরন্তু, এটি ফাজি এ. আর. টি. এম. এ. পি-এর মতো যৌক্তিক অনুমান এবং তত্ত্বাবধানমূলক শিক্ষা সম্পাদন করতে পারে। সমালোচনা এটি লক্ষ্য করা গেছে যে ফাজি এ. আর. টি এবং এ. আর. টি 1 (অর্থাৎ, শেখা বিভাগগুলি)-এর ফলাফলগুলি প্রশিক্ষণের তথ্য প্রক্রিয়াকরণের ক্রমের উপর সমালোচনামূলকভাবে নির্ভর করে। ধীরগতির শেখার হার ব্যবহার করে প্রভাবটি কিছুটা হ্রাস করা যেতে পারে, তবে ইনপুট ডেটা সেটের আকার নির্বিশেষে উপস্থিত থাকে। তাই ফাজি এ. আর. টি এবং এ. আর. টি 1-এর অনুমানের সামঞ্জস্যের পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্য নেই। এই সমস্যাটিকে উভয় নেটওয়ার্কে স্থিতিশীল শিক্ষা নিশ্চিত করার সংশ্লিষ্ট প্রক্রিয়াগুলির একটি পার্শ্ব প্রতিক্রিয়া হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে। আরও উন্নত এ. আর. টি নেটওয়ার্ক যেমন টোপোআর্ট এবং হাইপারস্ফিয়ার টোপোআর্ট যা ক্লাস্টারগুলিতে বিভাগগুলিকে সংক্ষিপ্ত করে এই সমস্যাটি সমাধান করতে পারে কারণ ক্লাস্টারগুলির আকার সম্পর্কিত বিভাগগুলির সৃষ্টির ক্রমের উপর নির্ভর করে না। (সিএফ। চিত্র. 3 (জি, এইচ) এবং চিত্র। 4টি) রেফারেন্স ওয়াসারম্যান, ফিলিপ ডি. (1989), নিউরাল কম্পিউটিংঃ থিওরি অ্যান্ড প্র্যাকটিস, নিউ ইয়র্কঃ ভ্যান নস্ট্র্যান্ড রেইনহোল্ড, এক্সটার্নাল লিঙ্ক স্টিফেন গ্রসবার্গের ওয়েবসাইট এ. আর. টি-র তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার জন্য বাস্তবায়ন (এ. আর. টি 1, এ. আর. টি 2এ, এ. আর. টি 2এ-সি এবং এ. আর. টি দূরত্ব) এ. আর. টি অ্যালগরিদমের সারসংক্ষেপ লিবটোপার্ট-তত্ত্বাবধানকৃত এবং তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার জন্য টোপোআর্ট বাস্তবায়ন (টোপোআর্ট, টোপোআর্ট-এ. এম, টোপোআর্ট-সি, টোপোআর্ট-আর, এপিসোডিক টোপোআর্ট, হাইপারস্ফিয়ার টোপোআর্ট, এবং হাইপারস্ফিয়ার টোপোআর্ট-সি)