Adaptive resonance theory
انکولی گونج نظریہ (اے آر ٹی) ایک نظریہ ہے جسے اسٹیفن گروسبرگ اور گیل کارپینٹر نے اس پہلوؤں پر تیار کیا ہے کہ دماغ معلومات پر کس طرح عمل کرتا ہے۔ یہ متعدد نیورل نیٹ ورک ماڈلز کی وضاحت کرتا ہے جو نگرانی اور غیر نگرانی والے سیکھنے کے طریقوں کا استعمال کرتے ہیں، اور پیٹرن کی شناخت اور پیش گوئی جیسے مسائل کو حل کرتے ہیں۔ اے آر ٹی ماڈل کے پیچھے بنیادی وجدان یہ ہے کہ آبجیکٹ کی شناخت اور پہچان عام طور پر 'باٹم اپ' حسی معلومات کے ساتھ 'ٹاپ ڈاؤن' مبصر کی توقعات کے تعامل کے نتیجے میں ہوتی ہے۔ ماڈل کا مؤقف ہے کہ 'اوپر سے نیچے' کی توقعات میموری ٹیمپلیٹ یا پروٹو ٹائپ کی شکل اختیار کرتی ہیں جس کا موازنہ کسی شے کی اصل خصوصیات سے کیا جاتا ہے جیسا کہ حواس کے ذریعہ پتہ چلا ہے۔ یہ موازنہ زمرہ کی وابستگی کی پیمائش کو جنم دیتا ہے۔ جب تک احساس اور توقع کے درمیان یہ فرق ایک مقررہ حد سے تجاوز نہیں کرتا جسے 'ویجیلنس پیرامیٹر' کہا جاتا ہے، تب تک احساس شدہ شے کو متوقع کلاس کا رکن سمجھا جائے گا۔ اس طرح یہ نظام 'پلاسٹکٹی/استحکام' کے مسئلے کا حل پیش کرتا ہے، یعنی۔ موجودہ علم میں خلل ڈالے بغیر نیا علم حاصل کرنے کا مسئلہ جسے انکریمنٹل لرننگ بھی کہا جاتا ہے۔ سیکھنے کا نمونہ بنیادی اے آر ٹی نظام ایک غیر نگرانی شدہ سیکھنے کا نمونہ ہے۔ یہ عام طور پر ایک موازنہ فیلڈ اور نیوران پر مشتمل ایک شناخت فیلڈ، ایک چوکسی پیرامیٹر (شناخت کی دہلیز)، اور ایک ری سیٹ ماڈیول پر مشتمل ہوتا ہے۔ موازنہ فیلڈ ایک ان پٹ ویکٹر (اقدار کی ایک جہتی صف) لیتا ہے اور اسے شناخت کے میدان میں اپنے بہترین میچ میں منتقل کرتا ہے۔ اس کا بہترین مقابلہ واحد نیوران ہے جس کے وزن کا سیٹ (وزن ویکٹر) ان پٹ ویکٹر سے سب سے زیادہ قریب سے ملتا ہے۔ ہر ریکگنیشن فیلڈ نیوران دوسرے ریکگنیشن فیلڈ نیوران میں سے ہر ایک کے لیے ایک منفی سگنل (اس نیوران کے ان پٹ ویکٹر سے ملنے کے معیار کے متناسب) نکالتا ہے اور اس طرح ان کی پیداوار کو روکتا ہے۔ اس طرح شناخت کا میدان پس منظر کی روک تھام کو ظاہر کرتا ہے، جس سے اس میں موجود ہر نیوران کو ایک زمرے کی نمائندگی کرنے کی اجازت ملتی ہے جس میں ان پٹ ویکٹر کی درجہ بندی کی جاتی ہے۔ ان پٹ ویکٹر کی درجہ بندی کے بعد، ری سیٹ ماڈیول ریکگنیشن میچ کی طاقت کا موازنہ ویجیلنس پیرامیٹر سے کرتا ہے۔ اگر چوکسی کے پیرامیٹر پر قابو پا لیا جائے (یعنی۔ ان پٹ ویکٹر پچھلے ان پٹ ویکٹروں پر نظر آنے والی معمول کی حد کے اندر ہوتا ہے)، پھر تربیت شروع ہوتی ہے: جیتنے والے پہچاننے والے نیوران کے وزن کو ان پٹ ویکٹر کی خصوصیات کی طرف ایڈجسٹ کیا جاتا ہے بصورت دیگر، اگر میچ کی سطح چوکسی کے پیرامیٹر سے نیچے ہے (یعنی۔ ان پٹ ویکٹر کا میچ اس نیوران کے لیے معمول کی متوقع حد سے باہر ہے) جیتنے والے پہچاننے والے نیوران کو روک دیا جاتا ہے اور تلاش کا طریقہ کار انجام دیا جاتا ہے۔ اس تلاش کے طریقہ کار میں، ری سیٹ فنکشن کے ذریعے ریکگنیشن نیوران کو ایک ایک کر کے غیر فعال کر دیا جاتا ہے جب تک کہ ویجیلنس پیرامیٹر پر ریکگنیشن میچ کے ذریعے قابو نہ پا لیا جائے۔ خاص طور پر، تلاش کے طریقہ کار کے ہر چکر میں سب سے زیادہ فعال ریکگنیشن نیوران کا انتخاب کیا جاتا ہے اور پھر اسے بند کر دیا جاتا ہے، اگر اس کا ایکٹیویشن ویجیلنس پیرامیٹر سے نیچے ہے (نوٹ کریں کہ یہ اس طرح باقی ریکگنیشن نیوران کو اس کی روک تھام سے خارج کرتا ہے)۔ اگر کوئی پرعزم شناخت نیوران کا میچ چوکسی کے پیرامیٹر پر قابو نہیں پاتا ہے، تو ایک غیر پابند نیوران پابند ہوتا ہے اور اس کے وزن کو ان پٹ ویکٹر سے ملنے کے لیے ایڈجسٹ کیا جاتا ہے۔ چوکسی کے پیرامیٹر کا نظام پر کافی اثر پڑتا ہے: زیادہ چوکسی انتہائی تفصیلی یادیں (بہت سے، باریک دانے والے زمرے) پیدا کرتی ہے، جبکہ کم چوکسی کے نتیجے میں زیادہ عام یادیں (کم، زیادہ عام زمرے) پیدا ہوتی ہیں۔ تربیت اے آر ٹی پر مبنی عصبی نیٹ ورک کی تربیت کے دو بنیادی طریقے ہیں: سست اور تیز۔ سست سیکھنے کے طریقہ کار میں، ان پٹ ویکٹر کی طرف پہچاننے والے نیوران کے وزن کی تربیت کی ڈگری کا حساب تفریق مساوات کے ساتھ مسلسل اقدار پر کیا جاتا ہے اور اس طرح ان پٹ ویکٹر کو پیش کیے جانے والے وقت کی لمبائی پر منحصر ہوتا ہے۔ فاسٹ لرننگ کے ساتھ، الجبرائی مساوات کا استعمال وزن میں ہونے والی ایڈجسٹمنٹ کی ڈگری کا حساب لگانے کے لیے کیا جاتا ہے، اور بائنری ویلیوز استعمال کی جاتی ہیں۔ اگرچہ فاسٹ لرننگ مختلف کاموں کے لیے موثر اور موثر ہے، لیکن سست سیکھنے کا طریقہ حیاتیاتی طور پر زیادہ قابل فہم ہے اور اسے مسلسل وقت کے نیٹ ورک کے ساتھ استعمال کیا جا سکتا ہے۔ جب ان پٹ ویکٹر مسلسل تبدیل ہو سکتا ہے)۔ اے آر ٹی 1 اے آر ٹی نیٹ ورک کی سب سے آسان قسم ہے، جو صرف بائنری ان پٹ کو قبول کرتی ہے۔ اے آر ٹی 2 مسلسل ان پٹ کی حمایت کرنے کے لیے نیٹ ورک کی صلاحیتوں کو بڑھاتا ہے۔ اے آر ٹی 2-اے اے آر ٹی-2 کی ایک ہموار شکل ہے جس میں تیزی سے رن ٹائم تیز ہوتا ہے، اور معیار کے نتائج شاذ و نادر ہی اے آر ٹی-2 کے مکمل نفاذ سے کمتر ہوتے ہیں۔ اے آر ٹی 3 نظام کی مساوات میں مصنوعی سوڈیم (Na +) اور کیلشیم (Ca2 +) آئن کے ارتکاز کو شامل کرکے سنپیٹک سرگرمی کے ابتدائی نیورو ٹرانسمیٹر ریگولیشن کی تقلید کرکے اے آر ٹی-2 پر تعمیر کرتا ہے، جس کے نتیجے میں جزوی طور پر روکنے والے زمروں کے زیادہ جسمانی طور پر حقیقت پسندانہ ذرائع سامنے آتے ہیں جو مطابقت پذیری ریسیٹ کو متحرک کرتے ہیں۔ اے آر ٹی ایم اے پی جسے پیشن گوئی کرنے والا اے آر ٹی بھی کہا جاتا ہے، دو قدرے ترمیم شدہ اے آر ٹی-1 یا اے آر ٹی-2 اکائیوں کو ایک نگرانی شدہ سیکھنے کے ڈھانچے میں جوڑتا ہے جہاں پہلا یونٹ ان پٹ ڈیٹا لیتا ہے اور دوسرا یونٹ صحیح آؤٹ پٹ ڈیٹا لیتا ہے، پھر درست درجہ بندی کرنے کے لیے پہلے یونٹ میں چوکسی کے پیرامیٹر کی کم سے کم ممکنہ ایڈجسٹمنٹ کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ فجی اے آر ٹی اے آر ٹی کے پیٹرن کی شناخت میں فجی منطق کو لاگو کرتا ہے، اس طرح عمومییت میں اضافہ ہوتا ہے۔ فجی اے آر ٹی کی ایک اختیاری (اور بہت مفید) خصوصیت تکمیل کوڈنگ ہے، جو نمونوں کی درجہ بندی میں خصوصیات کی عدم موجودگی کو شامل کرنے کا ایک ذریعہ ہے، جو غیر موثر اور غیر ضروری زمرے کے پھیلاؤ کو روکنے کی طرف ایک طویل سفر طے کرتا ہے۔ لاگو مماثلت کے اقدامات ایل 1 معیار پر مبنی ہیں۔ فجی آرٹ شور کے لیے بہت حساس ہونے کے لیے جانا جاتا ہے۔ فجی اے آر ٹی ایم اے پی محض اے آر ٹی ایم اے پی ہے جس میں فجی اے آر ٹی یونٹس کا استعمال کیا جاتا ہے، جس کے نتیجے میں افادیت میں اسی طرح کا اضافہ ہوتا ہے۔ آسان فجی اے آر ٹی ایم اے پی (ایس ایف اے ایم) درجہ بندی کے کاموں کے لیے وقف فجی اے آر ٹی ایم اے پی کا ایک مضبوط آسان ورژن تشکیل دیتا ہے۔ گوسیئن اے آر ٹی اور گوسیئن اے آر ٹی ایم اے پی امکان کے نظریہ پر مبنی گوسیئن ایکٹیویشن افعال اور حسابات کا استعمال کرتے ہیں۔ لہذا، ان کی گوسی مرکب ماڈلز کے ساتھ کچھ مماثلت ہے۔ فجی اے آر ٹی اور فجی اے آر ٹی ایم اے پی کے مقابلے میں، وہ شور کے لیے کم حساس ہوتے ہیں۔ لیکن سیکھی ہوئی نمائندگی کا استحکام کم ہو جاتا ہے جس سے اوپن اینڈ سیکھنے کے کاموں میں زمرہ کے پھیلاؤ کا باعث بن سکتا ہے۔ فیوژن اے آر ٹی اور متعلقہ نیٹ ورک اے آر ٹی اور اے آر ٹی ایم اے پی کو متعدد پیٹرن چینلز تک پھیلاتے ہیں۔ وہ سیکھنے کے کئی نمونوں کی حمایت کرتے ہیں، جن میں غیر نگرانی شدہ سیکھنا، نگرانی شدہ سیکھنا اور کمک سیکھنا شامل ہیں۔ ٹوپو اے آر ٹی فجی اے آر ٹی کو ٹوپولوجی لرننگ نیٹ ورک جیسے کہ بڑھتی ہوئی نیورل گیس کے ساتھ جوڑتا ہے۔ مزید برآں، یہ شور کم کرنے کا طریقہ کار شامل کرتا ہے۔ کئی ماخوذ عصبی نیٹ ورک ہیں جو ٹوپوارٹ کو مزید سیکھنے کے نمونوں تک پھیلاتے ہیں۔ ہائپر سپیئر اے آر ٹی اور ہائپر سپیئر اے آر ٹی ایم اے پی کا بالترتیب فجی اے آر ٹی اور فجی اے آر ٹی ایم اے پی سے گہرا تعلق ہے۔ لیکن چونکہ وہ ایک مختلف قسم کی زمرہ کی نمائندگی (یعنی ہائپر سپیئرز) استعمال کرتے ہیں، اس لیے انہیں اپنے ان پٹ کو وقفہ [0، 1] کے مطابق معمول پر لانے کی ضرورت نہیں ہے۔ وہ ایل 2 معیار کی بنیاد پر مماثلت کے اقدامات کا اطلاق کرتے ہیں۔ لیٹرلی پرائمڈ اڈاپٹو ریسوننس تھیوری (ایل اے پی اے آر ٹی) نیورل نیٹ ورک سیکھے ہوئے ایسوسی ایشنز کی بنیاد پر پیش گوئیاں کرنے کے لیے ایک میکانزم بنانے کے لیے دو فزی اے آر ٹی الگورتھم کو جوڑتے ہیں۔ دو فجی اے آر ٹی کے جوڑے میں ایک منفرد استحکام ہے جو نظام کو ایک واضح حل کی طرف تیزی سے یکجا کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ مزید برآں، یہ فجی اے آر ٹی ایم اے پی کی طرح منطقی تخمینہ اور نگرانی کی تعلیم انجام دے سکتا ہے۔ تنقید یہ نوٹ کیا گیا ہے کہ فجی اے آر ٹی اور اے آر ٹی 1 (یعنی سیکھے ہوئے زمرے) کے نتائج تنقیدی طور پر اس ترتیب پر منحصر ہوتے ہیں جس میں تربیتی ڈیٹا پر کارروائی کی جاتی ہے۔ اس اثر کو سیکھنے کی سست شرح کا استعمال کرکے کسی حد تک کم کیا جا سکتا ہے، لیکن یہ ان پٹ ڈیٹا سیٹ کے سائز سے قطع نظر موجود ہے۔ لہذا فجی اے آر ٹی اور اے آر ٹی 1 کے تخمینے مستقل مزاجی کی شماریاتی خاصیت کے مالک نہیں ہیں۔ اس مسئلے کو دونوں نیٹ ورکس میں مستحکم سیکھنے کو یقینی بنانے والے متعلقہ میکانزم کا ضمنی اثر سمجھا جا سکتا ہے۔ مزید جدید آرٹ نیٹ ورک جیسے ٹوپوارٹ اور ہائپر سپیئر ٹوپوارٹ جو زمروں کو کلسٹرز میں خلاصہ کرتے ہیں اس مسئلے کو حل کر سکتے ہیں کیونکہ کلسٹرز کی شکلیں متعلقہ زمروں کی تخلیق کی ترتیب پر منحصر نہیں ہوتی ہیں۔ (cf. شکل۔ 3 (جی، ایچ) اور شکل۔ 4 میں سے) حوالہ جات واسرمین، فلپ ڈی۔ (1989)، نیورل کمپیوٹنگ: تھیوری اینڈ پریکٹس، نیویارک: وان نوسٹرینڈ رین ہولڈ، بیرونی روابط اسٹیفن گروسبرگ کی ویب سائٹ اے آر ٹی کا غیر نگرانی شدہ سیکھنے کے لیے نفاذ (اے آر ٹی 1، اے آر ٹی 2 اے، اے آر ٹی 2 اے-سی اور اے آر ٹی فاصلہ) اے آر ٹی الگورتھم کا خلاصہ لبٹوپورٹ-نگرانی اور غیر نگرانی شدہ سیکھنے کے لیے ٹوپوارٹ نفاذ (ٹوپوارٹ، ٹوپوارٹ-اے ایم، ٹوپوارٹ-سی، ٹوپوارٹ-آر، ایپیسوڈک ٹوپوارٹ، ہائپرسفیر ٹوپوارٹ، اور ہائپرسفیر ٹوپوارٹ-سی)