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Redes Neuronales ART1

Las redes basadas en la teoría de resonancia adaptativa sirven para clasificar patrones de manera no supervisada, esto es, la red forma grupos y crea el número de categorías que crea conveniente en función de la configuración que le demos y las cualidades de los patrones.

Se considera que el aprendizaje no supervisado es el más posible desde un punto de vista psicológico, ya que los humanos aprendemos más sobre nuestra experiencia que escuchando a profesores. Un ejemplo de aprendizaje no supervisado es el siguiente: debemos clasificar una serie de objetos y no tenemos a nadie que nos diga a que categoría pertenece, así que tenemos que fijarnos en las características de los objetos y cuanto se parecen…

ART hace uso de dos términos usados en el estudio del comportamiento del celebro: Estabilidad y Plasticidad para llevar a cabo esta clasificación.
Estabilidad refleja la capacidad del sistema para recordar patrones previamente aprendidos. Plasticidad es la capacidad de aprender nuevos patrones

 

El equilibrio entre Estabilidad y Plasticidad es resuelto en las redes ART usando un parámetro llamado, granulidad , según algunos autores , otros lo llaman parámetro de vigilancia , yo he usado el anterior nombre por que expresa mejor la idea de una red con muchos categorías formando muchos y pequeños gránulos de patrones o formando pocos y grandes gránulos.

Este parámetro nos cuantifica cuanto debe diferenciarse un patrón al clasificar, del almacenado (estabilidad) en una categoría para que sea considerado una nueva categoría (plasticidad).