ART笔记1：模糊自适应共振理论

模糊自适应共振理论（Fuzzy Adaptive Resonance Theory）笔记

模糊ART是一个两层神经网络，由一组可适应的权重w连接：被归一化和补码的输入被呈现给F1层（输入层），被识别的分类通过F2层神经元来表示。
归一化和补码的输入：x ← [x, 1 − x], 0 ≤ xi ≤ 1 ∀i

模糊ART由选择参数（α>0）、学习率（β∈（0，1]）和警戒值（ρ∈[0，1]）控制。算法如下进行：

1.将输入X传递给F1层，并计算F2每个类别J的选择函数Tj：

然后，使用赢者通吃原则选择获胜类别

2.使用匹配标准ν1进行警戒检查：

如果先前获胜类别满足v1，那么更新该类别的权重：

3.如果获胜类别不能满足v1，那么重置它并且重复第2步，直到出现一个获胜类别通过v1。如果所有类别都不能通过v1，那么创建一个新的类别。

参考论文：Dual vigilance fuzzy adaptive resonance theory（2.1 Fuzzy ART)
Leonardo Enzo Brito da Silva a,c,*, Islam Elnabarawy b, Donald C. Wunsch II a

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