国防科大神经网络课程：无监督学习模型ART、SOM与CPN详解

第四章深入探讨了三种重要的无监督学习神经网络模型，分别是自适应谐振理论（Adaptive Resonance Theory, ART）、自组织映射神经网络（Self-Organizing Map, SOM）和对流神经网络（Convectional Neural Network, CPN）。这些模型在AI领域中具有显著的应用价值，它们的学习方式与有监督神经网络不同，能够自动从环境中获取信息并自我组织，无需明确的标签指导。 首先，自适应谐振理论（ART）旨在模拟人类的认知机制。ART模型包括ART1、ART2和ART3，ART1适用于二进制输入，ART2和ART3则适用于连续信号。ART的核心是其独特的注意子系统和调整子系统。注意子系统负责特征检测，通过输入模式I生成激励模式X，当找到最佳匹配时，会将信号传递到F2进行进一步处理。调整子系统在输入模式触发的同时保持抑制，只有当失配达到一定阈值时，才会激活并进行重置，以调整网络状态。 其次，自组织映射神经网络（SOM）是一种数据可视化工具，通过竞争学习过程将高维数据映射到低维空间，形成一个紧凑且有序的布局。这种网络结构有助于理解数据的内在结构和聚类关系，常用于数据降维和特征提取。 对流神经网络（CPN）则关注时空动态模式的学习，它的结构设计允许信息在网络中流动，从而捕捉时序数据中的时间依赖性。这种模型在处理视频、语音等序列数据时表现出色，对于自然语言处理和预测任务也有潜在应用。 在本章中，还将涉及这三种模型的具体工作原理和实现细节，以及它们在实际应用中的案例分析。通过深入研究这些无监督学习方法，读者能更好地理解神经网络如何在缺乏标签的情况下学习和适应新数据，这对于机器学习和人工智能领域的实践者来说是至关重要的知识。MATLAB作为一种常用工具，可能还会涉及如何利用该编程语言来构建和训练这些模型。通过理解和掌握这些模型，研究人员和工程师可以在各种领域如图像识别、推荐系统、自然语言处理等领域开发出更高效、更智能的解决方案。