Adaptive resonance theory
தகவலை மூளை எவ்வாறு செயலாக்குகிறது என்பதற்கான அம்சங்கள் குறித்து ஸ்டீபன் கிராஸ்பெர்க் மற்றும் கெயில் கார்பெண்டர் ஆகியோரால் உருவாக்கப்பட்ட ஒரு கோட்பாடு தழுவல் அதிர்வு கோட்பாடு (ஏஆர்டி) ஆகும். மேற்பார்வையிடப்பட்ட மற்றும் மேற்பார்வையிடப்படாத கற்றல் முறைகளைப் பயன்படுத்தும் பல நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரிகளை இது விவரிக்கிறது, மேலும் முறை அங்கீகாரம் மற்றும் முன்கணிப்பு போன்ற சிக்கல்களை நிவர்த்தி செய்கிறது. ஏஆர்டி மாதிரியின் பின்னணியில் உள்ள முதன்மை உள்ளுணர்வு என்னவென்றால், பொருள் அடையாளம் மற்றும் அங்கீகாரம் பொதுவாக 'மேல்-கீழ்' பார்வையாளர் எதிர்பார்ப்புகளின் 'கீழ்-மேல்' உணர்ச்சி தகவல்களுடன் தொடர்பு கொள்வதன் விளைவாக நிகழ்கிறது. 'மேல்-கீழ்' எதிர்பார்ப்புகள் ஒரு நினைவக வார்ப்புரு அல்லது முன்மாதிரி வடிவத்தை எடுக்கின்றன என்று மாதிரி கூறுகிறது, பின்னர் புலன்களால் கண்டறியப்பட்ட ஒரு பொருளின் உண்மையான அம்சங்களுடன் ஒப்பிடப்படுகிறது. இந்த ஒப்பீடு வகை சார்ந்த அளவின் அளவீட்டுக்கு வழிவகுக்கிறது. உணர்வுக்கும் எதிர்பார்ப்புக்கும் இடையிலான இந்த வேறுபாடு 'விழிப்புணர்வு அளவுரு' என்று அழைக்கப்படும் ஒரு குறிப்பிட்ட வரம்பை மீறாத வரை, உணரப்பட்ட பொருள் எதிர்பார்க்கப்படும் வகுப்பின் உறுப்பினராக கருதப்படும். இந்த அமைப்பு இவ்வாறு 'பிளாஸ்டிசிட்டி/நிலைத்தன்மை' பிரச்சினைக்கு ஒரு தீர்வை வழங்குகிறது, அதாவது. தற்போதுள்ள அறிவை சீர்குலைக்காமல் புதிய அறிவைப் பெறுவதில் உள்ள சிக்கல் இன்க்ரிமெண்டல் லர்னிங் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது. கற்றல் மாதிரி அடிப்படை ஏஆர்டி அமைப்பு ஒரு மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் மாதிரியாகும். இது பொதுவாக ஒரு ஒப்பீட்டு புலம் மற்றும் நியூரான்கள் கொண்ட ஒரு அங்கீகார புலம், ஒரு விழிப்புணர்வு அளவுரு (அங்கீகாரத்தின் வாசல்) மற்றும் ஒரு மீட்டமைப்பு தொகுதி ஆகியவற்றைக் கொண்டுள்ளது. ஒப்பீட்டு புலம் ஒரு உள்ளீட்டு திசையனை (மதிப்புகளின் ஒரு பரிமாண வரிசை) எடுத்து அங்கீகார புலத்தில் அதன் சிறந்த பொருத்தத்திற்கு மாற்றுகிறது. அதன் சிறந்த பொருத்தம் ஒற்றை நியூரான் ஆகும், அதன் எடைகளின் தொகுப்பு (எடை திசையன்) உள்ளீட்டு திசையனுடன் மிகவும் நெருக்கமாக பொருந்துகிறது. ஒவ்வொரு அங்கீகார புல நியூரானும் மற்ற ஒவ்வொரு அங்கீகார புல நியூரான்களுக்கும் எதிர்மறை சமிக்ஞையை (அந்த நியூரானின் உள்ளீட்டு திசையனுடன் பொருந்தக்கூடிய தரத்திற்கு விகிதாசாரமாக) வெளியிடுகிறது, இதனால் அவற்றின் வெளியீட்டைத் தடுக்கிறது. இந்த வழியில் அங்கீகார புலம் பக்கவாட்டு தடுப்பை வெளிப்படுத்துகிறது, அதில் உள்ள ஒவ்வொரு நரம்பணுவும் உள்ளீட்டு திசையன்கள் வகைப்படுத்தப்படும் ஒரு வகையைக் குறிக்க அனுமதிக்கிறது. உள்ளீட்டு திசையன் வகைப்படுத்தப்பட்ட பிறகு, மீட்டமைப்பு தொகுதி அங்கீகார போட்டியின் வலிமையை விஜிலென்ஸ் அளவுருவுடன் ஒப்பிடுகிறது. கண்காணிப்பு அளவுரு கடக்கப்பட்டால் (அதாவது. உள்ளீட்டு திசையன் முந்தைய உள்ளீட்டு திசையன்களில் காணப்பட்ட இயல்பான வரம்பிற்குள் உள்ளது), பின்னர் பயிற்சி தொடங்குகிறதுஃ வெற்றி பெறும் அங்கீகார நரம்பணுவின் எடைகள் உள்ளீட்டு திசையனின் அம்சங்களுக்கு ஏற்ப சரிசெய்யப்படுகின்றன இல்லையெனில், போட்டி நிலை கண்காணிப்பு அளவுருவிற்கு கீழே இருந்தால் (அதாவது. உள்ளீட்டு திசையனின் பொருத்தம் அந்த நியூரானின் இயல்பான எதிர்பார்க்கப்படும் வரம்பிற்கு வெளியே உள்ளது) வெற்றி அங்கீகார நியூரான் தடுக்கப்பட்டு ஒரு தேடல் செயல்முறை மேற்கொள்ளப்படுகிறது. இந்த தேடல் நடைமுறையில், அங்கீகார நியூரான்கள் மீட்டமைப்பு செயல்பாட்டின் மூலம் ஒவ்வொன்றாக முடக்கப்படுகின்றன, விழிப்புணர்வு அளவுரு ஒரு அங்கீகார பொருத்தத்தால் கடக்கப்படும் வரை. குறிப்பாக, தேடல் செயல்முறையின் ஒவ்வொரு சுழற்சியிலும் மிகவும் சுறுசுறுப்பான அங்கீகார நரம்பணு தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டு, அதன் செயல்பாடு விழிப்புணர்வு அளவுருவுக்குக் கீழே இருந்தால் (இது மீதமுள்ள அங்கீகார நரம்பணுக்களை அதன் தடுப்பிலிருந்து வெளியிடுகிறது என்பதைக் கவனியுங்கள்). உறுதியான அங்கீகார நியூரானின் பொருத்தம் விஜிலென்ஸ் அளவுருவை மீறவில்லை என்றால், ஒரு உறுதியற்ற நியூரான் உறுதிசெய்யப்பட்டு, அதன் எடைகள் உள்ளீட்டு திசையனுடன் பொருந்தும் வகையில் சரிசெய்யப்படுகின்றன. கண்காணிப்பு அளவுரு அமைப்பில் கணிசமான செல்வாக்கைக் கொண்டுள்ளதுஃ அதிக விழிப்புணர்வு மிகவும் விரிவான நினைவுகளை உருவாக்குகிறது (பல, நுண்ணிய தானிய வகைகள்), அதே நேரத்தில் குறைந்த விழிப்புணர்வு அதிக பொதுவான நினைவுகளை (குறைவான, அதிக பொதுவான பிரிவுகள்) விளைவிக்கிறது. பயிற்சி ஏஆர்டி அடிப்படையிலான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளுக்கு பயிற்சி அளிக்க இரண்டு அடிப்படை முறைகள் உள்ளனஃ மெதுவான மற்றும் வேகமானவை. மெதுவான கற்றல் முறையில், உள்ளீட்டு திசையனை நோக்கிய அங்கீகார நியூரானின் எடைகளின் பயிற்சியின் அளவு வேறுபட்ட சமன்பாடுகளுடன் தொடர்ச்சியான மதிப்புகளுக்கு கணக்கிடப்படுகிறது, இதனால் உள்ளீட்டு திசையன் வழங்கப்படும் நேரத்தின் நீளத்தைப் பொறுத்தது. விரைவான கற்றல் மூலம், இயற்கணித சமன்பாடுகள் செய்ய வேண்டிய எடை மாற்றங்களின் அளவைக் கணக்கிட பயன்படுத்தப்படுகின்றன, மேலும் பைனரி மதிப்புகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. வேகமான கற்றல் பல்வேறு பணிகளுக்கு பயனுள்ளதாகவும் திறமையாகவும் இருக்கும்போது, மெதுவான கற்றல் முறை உயிரியல் ரீதியாக மிகவும் நம்பத்தகுந்தது மற்றும் தொடர்ச்சியான நேர நெட்வொர்க்குகளுடன் பயன்படுத்தப்படலாம் (அதாவது. உள்ளீட்டு திசையன் தொடர்ந்து மாறுபடும் போது). ஏஆர்டி 1 என்பது ஏஆர்டி நெட்வொர்க்குகளின் எளிய வகையாகும், இது பைனரி உள்ளீடுகளை மட்டுமே ஏற்றுக்கொள்கிறது. ஏஆர்டி 2 தொடர்ச்சியான உள்ளீடுகளை ஆதரிக்க நெட்வொர்க் திறன்களை விரிவுபடுத்துகிறது. ஏஆர்டி 2-ஏ என்பது ஏஆர்டி-2 இன் நெறிப்படுத்தப்பட்ட வடிவமாகும், இது கடுமையாக துரிதப்படுத்தப்பட்ட இயக்க நேரத்துடன் உள்ளது, மேலும் தரமான முடிவுகள் முழு ஏஆர்டி-2 செயல்படுத்தலை விட அரிதாகவே தாழ்ந்தவை. சிமுலேட்டட் சோடியம் (Na +) மற்றும் கால்சியம் (Ca2 +) அயனி செறிவுகளை அமைப்பின் சமன்பாடுகளில் இணைப்பதன் மூலம் சினாப்டிக் செயல்பாட்டின் அடிப்படை நரம்பியக்கடத்தி ஒழுங்குமுறையை உருவகப்படுத்துவதன் மூலம் ஏஆர்டி-2 ஐ ஏஆர்டி 3 உருவாக்குகிறது, இதன் விளைவாக பொருந்தாத மீட்டமைப்புகளைத் தூண்டும் வகைகளை ஓரளவு தடுக்கும் உடலியல் ரீதியாக யதார்த்தமான வழிமுறைகள் விளைகின்றன. முன்கணிப்பு ஏஆர்டி என்றும் அழைக்கப்படும் ஏஆர்டிஎம்ஏபி, சற்று மாற்றியமைக்கப்பட்ட இரண்டு ஏஆர்டி-1 அல்லது ஏஆர்டி-2 அலகுகளை மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் கட்டமைப்பில் ஒருங்கிணைக்கிறது, அங்கு முதல் அலகு உள்ளீட்டு தரவை எடுத்துக்கொள்கிறது, இரண்டாவது அலகு சரியான வெளியீட்டு தரவை எடுத்துக்கொள்கிறது, பின்னர் சரியான வகைப்பாட்டைச் செய்வதற்காக முதல் அலகு கண்காணிப்பு அளவுருவின் குறைந்தபட்ச சாத்தியமான சரிசெய்தலைச் செய்யப் பயன்படுகிறது. தெளிவற்ற ஏஆர்டி ஏஆர்டியின் முறை அங்கீகாரத்தில் தெளிவற்ற தர்க்கத்தை செயல்படுத்துகிறது, இதனால் பொதுமைப்படுத்தலை மேம்படுத்துகிறது. தெளிவற்ற ஏ. ஆர். டி. யின் விருப்பமான (மற்றும் மிகவும் பயனுள்ள) அம்சம் நிரப்பு குறியீடாகும், இது அம்சங்கள் இல்லாததை முறை வகைப்பாடுகளில் இணைப்பதற்கான ஒரு வழிமுறையாகும், இது திறமையற்ற மற்றும் தேவையற்ற வகை பெருக்கத்தைத் தடுப்பதில் நீண்ட தூரம் செல்கிறது. பயன்படுத்தப்படும் ஒற்றுமை நடவடிக்கைகள் எல் 1 நெறிமுறையை அடிப்படையாகக் கொண்டவை. தெளிவற்ற ஏஆர்டி சத்தத்திற்கு மிகவும் உணர்திறன் கொண்டது என்று அறியப்படுகிறது. தெளிவற்ற ஏஆர்டிஎம்ஏபி என்பது வெறுமனே தெளிவற்ற ஏஆர்டி அலகுகளைப் பயன்படுத்தும் ஏஆர்டிஎம்ஏபி ஆகும், இதன் விளைவாக செயல்திறன் அதிகரிக்கிறது. எளிமைப்படுத்தப்பட்ட தெளிவற்ற ஏஆர்டிஎம்ஏபி (எஸ்எஃப்ஏஎம்) வகைப்படுத்தல் பணிகளுக்கு அர்ப்பணிக்கப்பட்ட தெளிவற்ற ஏஆர்டிஎம்ஏபி இன் வலுவான எளிமைப்படுத்தப்பட்ட மாறுபாட்டைக் கொண்டுள்ளது. காஸியன் ஏஆர்டி மற்றும் காஸியன் ஏஆர்டிஎம்ஏபி ஆகியவை காஸியன் செயல்பாட்டு செயல்பாடுகள் மற்றும் நிகழ்தகவு கோட்பாட்டின் அடிப்படையில் கணக்கீடுகளைப் பயன்படுத்துகின்றன. எனவே, அவை காஸியன் கலவை மாதிரிகளுடன் சில ஒற்றுமைகளைக் கொண்டுள்ளன. தெளிவற்ற ஏஆர்டி மற்றும் தெளிவற்ற ஏஆர்டிஎம்ஏபி ஆகியவற்றுடன் ஒப்பிடுகையில், அவை சத்தத்திற்கு குறைவான உணர்திறன் கொண்டவை. ஆனால் கற்றுக்கொண்ட பிரதிநிதித்துவங்களின் ஸ்திரத்தன்மை குறைக்கப்படுகிறது, இது திறந்தவெளி கற்றல் பணிகளில் வகை பெருக்கத்திற்கு வழிவகுக்கும். ஃப்யூஷன் ஏஆர்டி மற்றும் தொடர்புடைய நெட்வொர்க்குகள் ஏஆர்டி மற்றும் ஏஆர்டிஎம்ஏபி ஆகியவற்றை பல முறை சேனல்களுக்கு விரிவுபடுத்துகின்றன. மேற்பார்வையிடப்படாத கற்றல், மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் மற்றும் வலுவூட்டல் கற்றல் உள்ளிட்ட பல கற்றல் முன்னுதாரணங்களை அவை ஆதரிக்கின்றன. டோபோஆர்டி வளர்ந்து வரும் நரம்பியல் வாயு போன்ற இடவியல் கற்றல் நெட்வொர்க்குகளுடன் தெளிவற்ற ஆர்ட்டை ஒருங்கிணைக்கிறது. மேலும், இது ஒரு சத்தம் குறைப்பு பொறிமுறையை சேர்க்கிறது. மேலும் கற்றல் முன்னுதாரணங்களுக்கு TopoART ஐ விரிவுபடுத்தும் பல பெறப்பட்ட நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் உள்ளன. ஹைப்பர்ஸ்பியர் ஏஆர்டி மற்றும் ஹைப்பர்ஸ்பியர் ஏஆர்டிஎம்ஏபி முறையே தெளிவற்ற ஏஆர்டி மற்றும் தெளிவற்ற ஏஆர்டிஎம்ஏபி உடன் நெருக்கமாக தொடர்புடையவை. ஆனால் அவை வேறு வகையான வகை பிரதிநிதித்துவத்தைப் பயன்படுத்துவதால் (அதாவது ஹைப்பர்ஸ்பியர்ஸ்), அவற்றின் உள்ளீடு இடைவெளிக்கு [0,1] இயல்பாக்கப்பட வேண்டிய அவசியமில்லை. அவை எல்2 நெறிமுறையின் அடிப்படையில் ஒற்றுமை நடவடிக்கைகளைப் பயன்படுத்துகின்றன. லேட்டரலி ப்ரைமட் அடாப்டிவ் ரெசோனன்ஸ் தியரி (எல்ஏபிஏஆர்டி) நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் இரண்டு தெளிவற்ற ஆர்ட் வழிமுறைகளை இணைத்து கற்றுக்கொண்ட தொடர்புகளின் அடிப்படையில் கணிப்புகளைச் செய்வதற்கான ஒரு பொறிமுறையை உருவாக்குகின்றன. இரண்டு தெளிவற்ற ஏ. ஆர். டி. களின் இணைப்பு ஒரு தனித்துவமான நிலைத்தன்மையைக் கொண்டுள்ளது, இது ஒரு தெளிவான தீர்வை நோக்கி விரைவாக ஒன்றிணைக்க அமைப்பை அனுமதிக்கிறது. கூடுதலாக, இது தெளிவற்ற ஏஆர்டிஎம்ஏபி போன்ற தர்க்கரீதியான அனுமானம் மற்றும் மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றலைச் செய்ய முடியும். புஸ்ஸி ஏஆர்டி மற்றும் ஏஆர்டி 1 (அதாவது, கற்றுக்கொண்ட பிரிவுகள்) ஆகியவற்றின் முடிவுகள் பயிற்சித் தரவு செயலாக்கப்படும் வரிசையைப் பொறுத்தது என்று குறிப்பிடப்பட்டுள்ளது. மெதுவான கற்றல் விகிதத்தைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் விளைவை ஓரளவு குறைக்கலாம், ஆனால் உள்ளீட்டு தரவுத் தொகுப்பின் அளவைப் பொருட்படுத்தாமல் உள்ளது. எனவே தெளிவற்ற ஏஆர்டி மற்றும் ஏஆர்டி 1 மதிப்பீடுகள் நிலைத்தன்மையின் புள்ளிவிவர பண்புகளைக் கொண்டிருக்கவில்லை. இந்த சிக்கலை இரு நெட்வொர்க்குகளிலும் நிலையான கற்றலை உறுதி செய்யும் அந்தந்த வழிமுறைகளின் பக்க விளைவு என்று கருதலாம். டோபோஆர்டி மற்றும் ஹைப்பர்ஸ்பியர் டோபோஆர்டி போன்ற மேம்பட்ட ஏஆர்டி நெட்வொர்க்குகள் கிளஸ்டர்களுக்கு வகைகளை சுருக்கமாகக் கூறுகின்றன, ஏனெனில் கிளஸ்டர்களின் வடிவங்கள் தொடர்புடைய வகைகளை உருவாக்கும் வரிசையைப் பொறுத்தது அல்ல. (cf. படம். 3 (கிராம், எச்) மற்றும் படம். 4 இன்) குறிப்புகள் வாஸர்மேன், பிலிப் டி. (1989), நரம்பியல் கம்ப்யூட்டிங்ஃ கோட்பாடு மற்றும் நடைமுறை, நியூயார்க்ஃ வான் நோஸ்ட்ராண்ட் ரீன்ஹோல்ட், வெளிப்புற இணைப்புகள் ஸ்டீபன் கிராஸ்பெர்க்கின் வலைத்தளமான மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றலுக்கான ஏஆர்டி செயல்படுத்தல் (ஏஆர்டி 1, ஏஆர்டி 2ஏ, ஏஆர்டி 2ஏ-சி மற்றும் ஏஆர்டி தூரம்) மேற்பார்வை மற்றும் மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றலுக்கான ஏஆர்டி வழிமுறை லிப்டோபார்ட்-டோபோஆர்டி செயல்படுத்தல்களின் சுருக்கம் (டோபோஆர்டி, டோபோஆர்டி-ஏஎம், டோபோஆர்டி-சி, டோபோஆர்டி-ஆர், எபிசோடிக் டோபோஆர்டி, ஹைப்பர்ஸ்பியர் டோபோஆர்டி மற்றும் ஹைப்பர்ஸ்பியர் டோபோஆர்டி-சி)