Характеристики (теоремы) сети АРТ

1. Быстрый доступ к предварительно запомненным образам, обусловленный тем, что после стабилизации процесса обучения предъявление одного из обучающих векторов (или вектора с существенными характеристиками категории) будет активизировать требуемый нейрон слоя распознавания без поиска.

2. Устойчивость процесса поиска, так как после определения выигравшего нейрона в сети не будет возбуждений других нейронов в распознающем слое без сигнала сброса.

3. Конечность процесса обучения, обусловленная стабильным набором весов; повторяющиеся последовательности обучающих векторов не будут приводить к циклическому изменению весов.

Сети APT являются интересным и важным видом систем. Они способны решить дилемму стабильности-пластичности и хорошо работают с других точек зрения. Архитектура APT сконструирована по принципу биологического подобия; это означает, что ее механизмы во многом соответствуют механизмам мозга (как мы их понимаем). Однако они могут оказаться не в состоянии моделировать распределенную память, которую многие рассматривают как важную характеристику функций мозга.

Лекции 13. Проблемы реализации ИНС. Нейрокомпьютеры. Основные направления реализации нейросетей. Оценка производительности нейрокомпьютеров.

Нейрокомпьютер - совокупность аппаратных и программных средств для реализации нейронных сетей.