ART (RNA)

ART son las siglas en inglés de Teoría de la Resonancia Adaptativa (Adaptive Resonance Theory), desarrollada por Stephen Grossberg y Gail Carpenter. Es un modelo de red neuronal artificial que basa su funcionamiento en la manera en que el cerebro procesa información y que describe una serie de modelos de redes neuronales que utilizando métodos de aprendizaje supervisado y no supervisado abordan problemas tales como el reconocimiento y la predicción de patrones.

Dilema de la Estabilidad y Plasticidad del Aprendizaje

Grossberg y Carpenter desarrollaron la Teoría de Resonancia Adaptiva en respuesta a este dilema, en el que se plantean las siguientes cuestiones:

  • Plasticidad del aprendizaje: permite a una red neuronal poder aprender nuevos patrones.
  • Estabilidad del aprendizaje: permite a una red neuronal poder retener los patrones aprendidos.

Conseguir que un modelo de RNA sea capaz de resolver uno solo de estos problemas es sencillo, el reto está en conseguir un modelo que sea capaz de dar respuesta a ambos. Las redes más conocidas, tales como el Perceptrón multicapa o el Adaline, son capaces de aprender como han de responder ante unos patrones de entrada pero, una vez entrenados, el intentar que aprendan nuevos patrones puede suponer el "olvido" de lo aprendido previamente.

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