📅 最后修改于: 2023-12-03 15:41:24.735000 🧑 作者: Mango
自适应共振理论（ART）是一种用于模式识别和分类的神经网络模型。ART理论最初由Stephen Grossberg于1976年提出，ART网络是通过一系列的自适应和竞争性过程来实现模式分类的，这使其在处理去噪、模式识别等方面具有很好的效果。
ART模型分为两种类型：ART1模型和ART2模型。
ART1模型是一种基于竞争性激活的、用于分类二进制输入模式的神经网络模型。
ART1模型的网络结构包括：
1.输入向量
2.识别层（comparison layer）
3.匹配层（recognition layer）
4.反馈层（feedback layer）
5.类别节点（category node）
ART2模型是ART1模型的改进版本，可以用于分类连续输入模式。与ART1模型相比，ART2模型增加了一个比较增益和一个侧向抑制，可以更好地处理输入空间中的重叠和变化。
ART2模型的网络结构包括：
1.输入向量
2.识别层（comparison layer）
3.匹配层（recognition layer）
4.反馈层（feedback layer）
5.类别节点（category node）
6.比较增益（comparison gain）
7.侧向抑制（lateral inhibition）
ART模型主要应用于图像处理领域，如人脸识别、文本分类、语音识别等。同时，它也可以用于信号处理、数据分类和模式识别等领域。ART模型具有以下优点：
1.能够快速分类和识别模式。
2.对重叠和抖动输入具有很好的鲁棒性。
3.可处理编码方式多变的输入。
4.可动态学习和自适应。
ART模型是一种用于模式识别和分类的神经网络模型。它通过自适应和竞争性过程来实现模式分类，具有很好的去除噪音和重叠输入的效果。ART模型可以应用于图像处理、信号处理、数据分类和模式识别等领域。