初探人工神经网络（2）
人工神经网络算法其实有很多种，但是最主要的有四种。为ART网络、LVQ网络、Kohonen网络Hopfield网络
这次博客主要阐述自适应共振理论（ART）网络
1.历史发展：
1976年， 美国 Boston 大学学者 G. A.Carpenter 提出自适应共振理论（Adaptive Resonance Theory ， ART ）， 他多年来一直试图为人类的心理和认知活动建立统一的数学理论， ART 就是这一理论的核心部分。随后 G. A.Carpenter 又与 S.Grossberg 提出了ATR 网络。
2.ART网络的特点
ART网络及算法在适应新输入模式方面具有较大的灵活性，同时能够避免对先前所学模式的修改。
ART网络的思路是当网络接收新的输入时，按照预设定的参考门限检查该输入模式与所有存储模式类典型向量之间的匹配程度以确定相似度，对相似度超过门限的所有模式类，选择最相似的作为该模式的代表类，并调整与该类别相关的权值，以使后续与该模式相似的输入再与该模式匹配时能够得到更大的相似度。若相似度都不超过门限，就在网络中新建一个模式类，同时建立与该模式类相连的权值，用于代表和存储该模式以及后来输入的所有同类模式。
3.ART网络的三种形式
ARTⅠ 型处理双极型或二进制信号；
ART Ⅱ 型是 ART Ⅰ的扩展形式， 用于处理连续型模拟信号；
ART Ⅲ 型是分级搜索模型，兼容前两种结构的功能并将两层神经元网络扩大为任意多层神经元网络，由于 ART Ⅲ 型在神经元的运行模型中纳入了生物神经元的生物电化学反应机制， 因而具备了很强的功能和可扩展能力。
4.网络系统结构
ARTI网络结构由两层神经元构成两个子系统，分别为比较层C和识别层R，包含3种控制信号：复位信号R、逻辑控制信号G1和G2。
本次博客到这结束，下次将详细阐述网络系统结构。 以上内容大部分采取网络摘抄，作为自己的学习记录。如有错误，感谢指点。