Definición de Teoría de la Resonancia Adaptativa (ART)
La teoría de la resonancia adaptativa, del inglés Adaptive Resonance Theory (ART) es una filosofía particular que impulsa los modelos de redes neuronales artificiales no supervisadas. Utiliza una arquitectura específica, a menudo útil en algunos tipos de redes neuronales, para tratar de desarrollar la capacidad de aprendizaje nuevo al mismo tiempo que mantiene los modelos fundamentales existentes.
Muchos atribuyen gran parte del diseño de las redes ART a Stephen Grossberg y Gail Carpenter y su trabajo en la década de 1980. Otra influencia son las redes de autoorganización de Kohonen.
Los expertos describen la teoría de la resonancia adaptativa como un esfuerzo parcial para permanecer abiertos a nuevos aprendizajes sin sacrificar el conocimiento de patrones existentes, de ahí las palabras "adaptación" y "resonancia". Una parte clave de la red ART es un clasificador que compara las entradas con los patrones almacenados.
Una forma de ver el ART es que intenta resolver el dilema de estabilidad-plasticidad o SPD. En pocas palabras, este dilema se basa en la capacidad del sistema para permanecer estático a través de eventos irrelevantes, mientras se adapta a eventos relevantes y significativos que requieren plasticidad. Comprender el dilema de la estabilidad y la plasticidad es una forma clave de avanzar hacia una comprensión del arte y cómo usarlo en los diseños de redes neuronales.
Los expertos hablan sobre la evaluación de "expectativas" y la utilización de sistemas de ajuste de vectores que comienzan a realizar parte de este trabajo cognitivo de alto nivel a través de una arquitectura de redes neuronales sin supervisión.
Además, la teoría de la resonancia adaptativa se ha utilizado en diversas aplicaciones, como en la detección de fraudes de tarjetas de crédito y el reconocimiento de patrones en imágenes médicas. También ha sido útil en la comprensión de la percepción y la atención en la psicología cognitiva.
Una de las ventajas de la red ART es su capacidad para clasificar patrones complejos en tiempo real, lo que la hace útil en situaciones donde se requiere una respuesta rápida y precisa. Sin embargo, una desventaja es que puede ser más compleja y requiere más ajuste de parámetros que otras redes neuronales.
A medida que la tecnología avanza, la teoría de la resonancia adaptativa seguirá evolucionando y encontrando aplicaciones en diversos campos. La idea de combinar la adaptación y la resonancia puede tener implicaciones más amplias en el aprendizaje de la máquina y la inteligencia artificial en el futuro.
Resumen: Teoría de la Resonancia Adaptativa
La teoría de la resonancia adaptativa (ART) es un modelo de redes neuronales no supervisadas que permite aprender nuevas cosas sin olvidar lo que ya se sabe. Se basa en comparar las entradas con patrones almacenados y busca resolver el dilema de estabilidad-plasticidad. Los expertos utilizan sistemas de ajuste de vectores para realizar este proceso cognitivo. El ART es útil en el diseño de redes neuronales y ha sido desarrollado por Stephen Grossberg y Gail Carpenter en los años 80.
¿Cuál es el objetivo principal de la teoría de la resonancia adaptativa?
La teoría de la resonancia adaptativa busca desarrollar la capacidad de aprendizaje nuevo mientras mantiene los modelos fundamentales existentes en las redes neuronales artificiales.
¿Quiénes son los principales impulsores de la teoría de la resonancia adaptativa?
Stephen Grossberg y Gail Carpenter son atribuidos como los principales impulsores de la teoría de la resonancia adaptativa, junto con las redes de autoorganización de Kohonen.
¿Qué función cumple el clasificador en la red ART?
El clasificador en la red ART tiene la función de comparar las entradas con los patrones almacenados, lo que permite identificar y reconocer patrones en el aprendizaje de la red neuronal.
¿Qué es el dilema de estabilidad-plasticidad (SPD) en la teoría de la resonancia adaptativa?
El dilema de estabilidad-plasticidad se refiere a la capacidad del sistema para permanecer estático ante eventos irrelevantes y adaptarse a eventos relevantes y significativos que requieren plasticidad. Es un aspecto clave de la teoría de la resonancia adaptativa.
¿Qué se entiende por "evaluación de expectativas" en la teoría de la resonancia adaptativa?
La evaluación de expectativas en la teoría de la resonancia adaptativa se refiere al proceso en el que se utiliza un sistema de ajuste de vectores para realizar el trabajo cognitivo de alto nivel. Estos sistemas ayudan a la red neuronal a adaptarse y aprender nuevos patrones.
¿En qué consiste la arquitectura de redes neuronales sin supervisión en la teoría de la resonancia adaptativa?
La arquitectura de redes neuronales sin supervisión en la teoría de la resonancia adaptativa implica que la red aprende de manera autónoma y sin la necesidad de un supervisor externo. Utiliza métodos de autoorganización para capturar y reconocer patrones en los datos de entrada.
Autor: Leandro Alegsa
Actualizado: 18-06-2023
¿Cómo citar este artículo?
Alegsa, Leandro. (2023). Definición de Teoría de la Resonancia Adaptativa. Recuperado de https://www.alegsa.com.ar/Dic/teoria_de_la_resonancia_adaptativa.php
