Процесс функционирования сетей ART -1

Начальное состояние сети. Нулевые значения компонент входного вектора Х устанавливают нейрон G2=0 и одновременно устанавливаются в ноль выходы нейронов слоя распознавания. При возникновении ненулевых значений в векторе Х нейроны управления G1 и G2 устанавливаются в единицу. По правилу 2 из 3 выходы С равны вектору Х.

Вектор С поступает в слой распознавания, где в конкурентной борьбе выигрывает нейрон-победитель. В итоге вектор R слоя распознавания содержит ровно одну единичную компоненту, а остальные равны нулю. Ненулевой выход нейрона-победителя устанавливает в ноль нейрон управления G1. По обратной связи нейрон-победитель посылает в слой сравнения сигналы и начинается фаза сравнения.

Фаза сравнения. Вектор отклика сравнивается с входным вектором Х и выход слоя сравнения С теперь содержит единичные значения только в тех позициях, в которых единицы имеются и вектора Х и у вектора обратной связи Р. Если уровень сходства будет меньше заданного, то вырабатывается сигнал сброса, нейрон-победитель исключается из дальнейшей конкуренции и начинается фаза поиска. Если уровень сходства достаточный, то нейрон сброса остается неактивным. В этом случае вектор С вновь возбуждает нейрон-победитель.

Фаза поиска. После сигнала сброса все нейроны слоя распознавания получают нулевые выходы и нейрон управления G1=1. Снова вектор С полностью идентичен вектору Х как в начале работы сети. Однако предыдущий нейрон-победитель исключается из конкурентной борьбы. После чего будет найден новый нейрон-победитель и повторяется фаза сравнения. Этот процесс завершается одним из двух способов:

· найден запомненный класс, сходство которого достаточно для успешной классификации и затем происходит обучение, в котором модифицируются веса bi и ti векторов В и Т возбужденного нейрона;

· все классы проверены и ни один из них не дал требуемого сходства. В этом случае образ Х объявляется новым в сети и ему из резерва назначается новый нейрон. Весовые векторы этого нейрона В и Т устанавливаются равными вектору Х.

Фаза поиска нужна затем, что обучение и функционирование сети выполняется одновременно. Нейрон-победитель определяет в пространстве входных векторов ближайший к заданному входному образу вектор памяти, и если все черты исходного вектора были критическими, это и была бы верная классификация.

После относительной стабилизации процесса обучения классификация выполняется без фазы поиска.