Adaptive resonance theory
એડેપ્ટિવ રેઝોનન્સ થિયરી (એ. આર. ટી.) એ સ્ટીફન ગ્રોસબર્ગ અને ગેઇલ કાર્પેન્ટર દ્વારા મગજ માહિતીની પ્રક્રિયા કેવી રીતે કરે છે તેના પાસાઓ પર વિકસાવવામાં આવેલી થિયરી છે. તે સંખ્યાબંધ ન્યુરલ નેટવર્ક મોડેલોનું વર્ણન કરે છે જે નિરીક્ષણ અને અનસુપરવાઇઝ્ડ લર્નિંગ પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરે છે અને પેટર્ન ઓળખ અને આગાહી જેવી સમસ્યાઓનું સમાધાન કરે છે. એ. આર. ટી. મોડેલ પાછળનો પ્રાથમિક અંતર્જ્ઞાન એ છે કે પદાર્થની ઓળખ અને માન્યતા સામાન્ય રીતે 'ટોપ-ડાઉન' નિરીક્ષકની અપેક્ષાઓની 'બોટમ-અપ' સંવેદનાત્મક માહિતી સાથેની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાના પરિણામે થાય છે. આ મોડેલ એવું માને છે કે 'ટોપ-ડાઉન' અપેક્ષાઓ મેમરી ટેમ્પલેટ અથવા પ્રોટોટાઇપનું સ્વરૂપ લે છે જે પછી ઇન્દ્રિયો દ્વારા શોધાયેલ પદાર્થની વાસ્તવિક સુવિધાઓ સાથે સરખાવવામાં આવે છે. આ સરખામણી શ્રેણીના સંબંધના માપને જન્મ આપે છે. જ્યાં સુધી સંવેદના અને અપેક્ષા વચ્ચેનો આ તફાવત 'તકેદારી પરિમાણ' તરીકે ઓળખાતા નિર્ધારિત થ્રેશોલ્ડને ઓળંગતો નથી, ત્યાં સુધી સંવેદનાત્મક પદાર્થને અપેક્ષિત વર્ગનો સભ્ય ગણવામાં આવશે. આ સિસ્ટમ આમ 'પ્લાસ્ટિસિટી/સ્થિરતા' સમસ્યાનું સમાધાન આપે છે, એટલે કે. પ્રવર્તમાન જ્ઞાનને વિક્ષેપિત કર્યા વિના નવું જ્ઞાન પ્રાપ્ત કરવાની સમસ્યા જેને વૃદ્ધિશીલ શિક્ષણ પણ કહેવામાં આવે છે. લર્નિંગ મોડેલ મૂળભૂત એ. આર. ટી. સિસ્ટમ એક અનસુપરવાઇઝ્ડ લર્નિંગ મોડેલ છે. તેમાં સામાન્ય રીતે તુલનાત્મક ક્ષેત્ર અને ચેતાકોષોથી બનેલું માન્યતા ક્ષેત્ર, તકેદારી પરિમાણ (ઓળખની સીમા) અને રીસેટ મોડ્યુલનો સમાવેશ થાય છે. તુલનાત્મક ક્ષેત્ર ઇનપુટ વેક્ટર (મૂલ્યોની એક-પરિમાણીય શ્રેણી) લે છે અને તેને માન્યતા ક્ષેત્રમાં તેના શ્રેષ્ઠ મેળમાં સ્થાનાંતરિત કરે છે. તેનો શ્રેષ્ઠ મેળ એક ચેતાકોષ સાથે છે, જેના વજનનો સમૂહ (વજન વેક્ટર) ઇનપુટ વેક્ટર સાથે સૌથી નજીકથી મેળ ખાય છે. દરેક ઓળખ ક્ષેત્ર ચેતાકોષ દરેક અન્ય ઓળખ ક્ષેત્ર ચેતાકોષોને નકારાત્મક સંકેત (તે ચેતાકોષની ઇનપુટ વેક્ટર સાથે મેળ ખાતી ગુણવત્તાના પ્રમાણસર) આપે છે અને આમ તેમના ઉત્પાદનને અટકાવે છે. આ રીતે માન્યતા ક્ષેત્ર બાજુની અવરોધ દર્શાવે છે, જે તેમાંના દરેક ચેતાકોષને તે શ્રેણીનું પ્રતિનિધિત્વ કરવાની મંજૂરી આપે છે જેમાં ઇનપુટ વેક્ટર વર્ગીકૃત કરવામાં આવે છે. ઇનપુટ વેક્ટરને વર્ગીકૃત કર્યા પછી, રીસેટ મોડ્યુલ માન્યતા મેળની તાકાતની સરખામણી તકેદારી પરિમાણ સાથે કરે છે. જો તકેદારીના માપદંડને પાર કરવામાં આવે (એટલે કે. ઇનપુટ વેક્ટર અગાઉના ઇનપુટ વેક્ટર પર જોવા મળતી સામાન્ય શ્રેણીની અંદર હોય છે), પછી તાલીમ શરૂ થાય છેઃ વિજેતા માન્યતા ચેતાકોષનું વજન ઇનપુટ વેક્ટરની લાક્ષણિકતાઓ તરફ ગોઠવવામાં આવે છે અન્યથા, જો મેળનું સ્તર તકેદારી પરિમાણથી નીચે હોય (એટલે કે. ઇનપુટ વેક્ટરની મેચ તે ચેતાકોષ માટે સામાન્ય અપેક્ષિત શ્રેણીની બહાર હોય છે) વિજેતા માન્યતા ચેતાકોષને અટકાવવામાં આવે છે અને શોધ પ્રક્રિયા હાથ ધરવામાં આવે છે. આ શોધ પ્રક્રિયામાં, જ્યાં સુધી તકેદારી પરિમાણ માન્યતા મેળ દ્વારા દૂર ન થાય ત્યાં સુધી રીસેટ કાર્ય દ્વારા ઓળખ ચેતાકોષોને એક પછી એક નિષ્ક્રિય કરવામાં આવે છે. ખાસ કરીને, શોધ પ્રક્રિયાના દરેક ચક્રમાં સૌથી સક્રિય ઓળખ ચેતાકોષ પસંદ કરવામાં આવે છે અને પછી બંધ કરવામાં આવે છે, જો તેનું સક્રિયકરણ તકેદારી પરિમાણથી નીચે હોય (નોંધ લો કે તે આમ તેના અવરોધમાંથી બાકીના ઓળખ ચેતાકોષોને મુક્ત કરે છે). જો કોઈ પ્રતિબદ્ધ માન્યતા ચેતાકોષની મેચ તકેદારી પરિમાણને વટાવી ન જાય, તો એક અસંબદ્ધ ચેતાકોષ પ્રતિબદ્ધ છે અને તેના વજનને ઇનપુટ વેક્ટર સાથે મેળ કરવા માટે સમાયોજિત કરવામાં આવે છે. તકેદારી માપદંડ સિસ્ટમ પર નોંધપાત્ર પ્રભાવ ધરાવે છેઃ ઉચ્ચ તકેદારી અત્યંત વિગતવાર યાદો (ઘણી, બારીક-દાણાદાર શ્રેણીઓ) ઉત્પન્ન કરે છે, જ્યારે ઓછી તકેદારી વધુ સામાન્ય યાદો (ઓછી, વધુ સામાન્ય શ્રેણીઓ) માં પરિણમે છે. તાલીમ એ. આર. ટી. આધારિત ન્યુરલ નેટવર્કને તાલીમ આપવાની બે મૂળભૂત પદ્ધતિઓ છેઃ ધીમી અને ઝડપી. ધીમી શીખવાની પદ્ધતિમાં, ઇનપુટ વેક્ટર તરફ ઓળખ ચેતાકોષના વજનની તાલીમનું પ્રમાણ વિભેદક સમીકરણો સાથે સતત મૂલ્યોમાં ગણવામાં આવે છે અને આમ તે ઇનપુટ વેક્ટર રજૂ કરવામાં આવે તે સમયની લંબાઈ પર આધારિત છે. ઝડપી શિક્ષણ સાથે, બીજગણિત સમીકરણોનો ઉપયોગ કરવાના વજનના ગોઠવણની માત્રાની ગણતરી કરવા માટે થાય છે, અને દ્વિસંગી મૂલ્યોનો ઉપયોગ થાય છે. જ્યારે ઝડપી શિક્ષણ વિવિધ કાર્યો માટે અસરકારક અને કાર્યક્ષમ છે, ત્યારે ધીમી શિક્ષણ પદ્ધતિ વધુ જૈવિક રીતે બુદ્ધિગમ્ય છે અને તેનો ઉપયોગ સતત-સમયના નેટવર્ક (એટલે કે. જ્યારે ઇનપુટ વેક્ટર સતત બદલાઈ શકે છે). પ્રકાર એ. આર. ટી. 1 એ એ. આર. ટી. નેટવર્કની સૌથી સરળ વિવિધતા છે, જે માત્ર દ્વિસંગી ઇનપુટ્સ સ્વીકારે છે. એઆરટી 2 સતત ઇનપુટ્સને ટેકો આપવા માટે નેટવર્ક ક્ષમતાઓને વિસ્તરે છે. એ. આર. ટી. 2-એ એ. આર. ટી.-2નું એક સુવ્યવસ્થિત સ્વરૂપ છે, જેમાં ઝડપી રનટાઇમ છે, અને ગુણાત્મક પરિણામો ભાગ્યે જ સંપૂર્ણ એ. આર. ટી.-2 અમલીકરણ કરતાં હલકી ગુણવત્તાવાળા હોય છે. એઆરટી 3 સિસ્ટમના સમીકરણોમાં સિમ્યુલેટેડ સોડિયમ (Na +) અને કેલ્શિયમ (Ca2 +) આયન સાંદ્રતાનો સમાવેશ કરીને સિનેપ્ટિક પ્રવૃત્તિના પ્રાથમિક ચેતાપ્રેષકોના નિયમનનું અનુકરણ કરીને એઆરટી-2 પર નિર્માણ કરે છે, જે અસંગત રીસેટને ટ્રિગર કરતી આંશિક રીતે અવરોધિત કરતી શ્રેણીઓના વધુ શારીરિક રીતે વાસ્તવિક માધ્યમોમાં પરિણમે છે. એ. આર. ટી. એમ. એ. પી., જેને પ્રેડિક્ટિવ એ. આર. ટી. તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે, તે બે સહેજ સુધારેલા એ. આર. ટી.-1 અથવા એ. આર. ટી.-2 એકમોને નિરીક્ષણ શિક્ષણ માળખામાં જોડે છે જ્યાં પ્રથમ એકમ ઇનપુટ ડેટા લે છે અને બીજું એકમ સાચો આઉટપુટ ડેટા લે છે, પછી યોગ્ય વર્ગીકરણ કરવા માટે પ્રથમ એકમમાં તકેદારી પરિમાણની ઓછામાં ઓછી શક્ય ગોઠવણ કરવા માટે વપરાય છે. ફઝી એ. આર. ટી. એ એ. આર. ટી. ની પેટર્ન ઓળખમાં ફઝી લોજિકનો અમલ કરે છે, આમ સામાન્યીકરણમાં વધારો કરે છે. અસ્પષ્ટ એ. આર. ટી. નું વૈકલ્પિક (અને ખૂબ જ ઉપયોગી) લક્ષણ પૂરક કોડિંગ છે, જે પેટર્ન વર્ગીકરણમાં સુવિધાઓની ગેરહાજરીને સામેલ કરવાનું એક સાધન છે, જે બિનકાર્યક્ષમ અને બિનજરૂરી શ્રેણીના પ્રસારને રોકવા તરફ આગળ વધે છે. લાગુ કરાયેલ સમાનતાના પગલાં L1 ધોરણ પર આધારિત છે. ફઝી એ. આર. ટી. અવાજ પ્રત્યે ખૂબ જ સંવેદનશીલ હોવાનું જાણીતું છે. ફઝી એ. આર. ટી. એમ. એ. પી. એ ફઝી એ. આર. ટી. એકમોનો ઉપયોગ કરીને માત્ર એ. આર. ટી. એમ. એ. પી. છે, જેના પરિણામે અસરકારકતામાં અનુરૂપ વધારો થાય છે. સરળીકૃત ફઝી એ. આર. ટી. એમ. એ. પી. (એસ. એફ. એ. એમ.) એ વર્ગીકરણ કાર્યો માટે સમર્પિત ફઝી એ. આર. ટી. એમ. એ. પી. નું મજબૂત સરળીકૃત સ્વરૂપ છે. ગૌસીયન એઆરટી અને ગૌસીયન એઆરટીએમએપી સંભાવના સિદ્ધાંત પર આધારિત ગૌસીયન સક્રિયકરણ કાર્યો અને ગણતરીઓનો ઉપયોગ કરે છે. તેથી, તેઓ ગૌસીયન મિશ્રણ નમૂનાઓ સાથે થોડી સમાનતા ધરાવે છે. ફઝી એ. આર. ટી. અને ફઝી એ. આર. ટી. એમ. એ. પી. ની સરખામણીમાં, તેઓ અવાજ પ્રત્યે ઓછા સંવેદનશીલ હોય છે. પરંતુ શીખી શકાય તેવી રજૂઆતની સ્થિરતા ઓછી થાય છે જે મુક્ત શિક્ષણ કાર્યોમાં શ્રેણીના પ્રસાર તરફ દોરી શકે છે. ફ્યુઝન એ. આર. ટી. અને સંબંધિત નેટવર્ક એ. આર. ટી. અને એ. આર. ટી. એમ. એ. પી. ને બહુવિધ પેટર્ન ચેનલો સુધી વિસ્તરે છે. તેઓ કેટલાક શીખવાના દાખલાઓને ટેકો આપે છે, જેમાં અનસુપરવાઇઝ્ડ લર્નિંગ, સુપરવાઇઝ્ડ લર્નિંગ અને રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગનો સમાવેશ થાય છે. ટોપોઆર્ટ વધતી ન્યુરલ ગેસ જેવા ટોપોલોજી લર્નિંગ નેટવર્ક સાથે ફઝી એ. આર. ટી. ને જોડે છે. વધુમાં, તે અવાજ ઘટાડવાની પદ્ધતિ ઉમેરે છે. કેટલાક વ્યુત્પન્ન ન્યુરલ નેટવર્ક્સ છે જે ટોપોઆર્ટને વધુ શીખવાના દાખલાઓ સુધી વિસ્તરે છે. હાઇપરસ્ફિયર એઆરટી અને હાઇપરસ્ફિયર એઆરટીએમએપી અનુક્રમે ફઝી એઆરટી અને ફઝી એઆરટીએમએપી સાથે નજીકથી સંબંધિત છે. પરંતુ તેઓ એક અલગ પ્રકારની શ્રેણી રજૂઆત (એટલે કે અતિસંવેદનશીલતા) નો ઉપયોગ કરે છે, તેથી તેમને તેમના ઇનપુટને અંતરાલ [0,1] માં સામાન્ય બનાવવાની જરૂર નથી. તેઓ L2 ધોરણના આધારે સમાનતાના પગલાં લાગુ કરે છે. લૅટરલી પ્રાઇમ્ડ એડેપ્ટિવ રેઝોનન્સ થિયરી (એલ. એ. પી. એ. આર. ટી.) ન્યુરલ નેટવર્ક્સ બે ફઝી એ. આર. ટી. અલ્ગોરિધમ્સની જોડી બનાવે છે, જે શીખ્યા સંગઠનો પર આધારિત આગાહીઓ કરવા માટે એક પદ્ધતિ બનાવે છે. બે ફઝી એ. આર. ટી. ના જોડાણમાં એક અનન્ય સ્થિરતા છે જે સિસ્ટમને સ્પષ્ટ ઉકેલ તરફ ઝડપથી ભેગા થવાની મંજૂરી આપે છે. વધુમાં, તે ફઝી એ. આર. ટી. એમ. એ. પી. ની જેમ તાર્કિક અનુમાન અને નિરીક્ષણ શિક્ષણ કરી શકે છે. ટીકા એ નોંધવામાં આવ્યું છે કે ફઝી એ. આર. ટી. અને એ. આર. ટી. 1 (એટલે કે, શીખેલી શ્રેણીઓ) ના પરિણામો તાલીમ માહિતીની પ્રક્રિયા કયા ક્રમમાં કરવામાં આવે છે તેના પર વિવેચનાત્મક રીતે આધાર રાખે છે. ધીમી શીખવાની દરનો ઉપયોગ કરીને અસરને અમુક અંશે ઘટાડી શકાય છે, પરંતુ ઇનપુટ ડેટા સેટના કદને ધ્યાનમાં લીધા વગર તે હાજર છે. તેથી ફઝી એ. આર. ટી. અને એ. આર. ટી. 1 અંદાજો સુસંગતતાના આંકડાકીય ગુણધર્મો ધરાવતા નથી. આ સમસ્યાને બંને નેટવર્કમાં સ્થિર શિક્ષણ સુનિશ્ચિત કરતી સંબંધિત પદ્ધતિઓની આડઅસર તરીકે ગણી શકાય. ટોપોઆર્ટ અને હાઇપરસ્ફિયર ટોપોઆર્ટ જેવા વધુ અદ્યતન એ. આર. ટી. નેટવર્ક કે જે ક્લસ્ટરોમાં શ્રેણીઓનો સારાંશ આપે છે તે આ સમસ્યાનું સમાધાન કરી શકે છે કારણ કે ક્લસ્ટરોના આકારો સંકળાયેલ શ્રેણીઓના નિર્માણના ક્રમ પર આધારિત નથી. (સીએફ. અંજીર. 3 (જી, એચ) અને આકૃતિ. 4 માંથી) સંદર્ભો વાસેરમેન, ફિલિપ ડી. (1989), ન્યુરલ કમ્પ્યુટિંગઃ થિયરી એન્ડ પ્રેક્ટિસ, ન્યૂ યોર્કઃ વેન નોસ્ટ્રાન્ડ રીનહોલ્ડ, બાહ્ય લિંક્સ સ્ટીફન ગ્રોસબર્ગની વેબસાઇટ એઆરટીનું અનસુપરવાઇઝ્ડ લર્નિંગ માટે અમલીકરણ (એઆરટી 1, એઆરટી 2એ, એઆરટી 2એ-સી અને એઆરટી અંતર) એઆરટી અલ્ગોરિધમનો સારાંશ લિબટોપોર્ટ-ટોપોઆર્ટ અમલીકરણ સુપરવાઇઝ્ડ અને અનસપરવાઇઝ્ડ લર્નિંગ (ટોપોઆર્ટ, ટોપોઆર્ટ-એએમ, ટોપોઆર્ટ-સી, ટોપોઆર્ટ-આર, એપિસોડિક ટોપોઆર્ટ, હાયપરસ્ફીયર ટોપોઆર્ટ, અને હાયપરસ્ફીયર ટોપોઆર્ટ-સી)