Adaptive resonance theory
ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ರೆಸೋನೆನ್ಸ್ ಥಿಯರಿ (ಎಆರ್ಟಿ) ಎಂಬುದು ಸ್ಟೀಫನ್ ಗ್ರಾಸ್ಬರ್ಗ್ ಮತ್ತು ಗೇಲ್ ಕಾರ್ಪೆಂಟರ್ ಅವರು ಮೆದುಳು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಅಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಸಿದ್ಧಾಂತವಾಗಿದೆ. ಇದು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಹಲವಾರು ನರ ಜಾಲದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಎಆರ್ಟಿ ಮಾದರಿಯ ಹಿಂದಿನ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಅಂತಃಪ್ರಜ್ಞೆಯೆಂದರೆ, ವಸ್ತುವಿನ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 'ಬಾಟಮ್-ಅಪ್' ಸಂವೇದನಾ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ 'ಟಾಪ್-ಡೌನ್' ವೀಕ್ಷಕರ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. 'ಟಾಪ್-ಡೌನ್' ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮೆಮೊರಿ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅಥವಾ ಮೂಲಮಾದರಿಯ ರೂಪವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಎಂದು ಮಾದರಿಯು ಪ್ರತಿಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಅದನ್ನು ಇಂದ್ರಿಯಗಳಿಂದ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲಾದ ವಸ್ತುವಿನ ನಿಜವಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಹೋಲಿಕೆಯು ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಸೇರಿದ ಅಳತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ ಸಂವೇದನೆ ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷೆಯ ನಡುವಿನ ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು 'ಜಾಗೃತಿಯ ನಿಯತಾಂಕ' ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುವ ನಿಗದಿತ ಮಿತಿಯನ್ನು ಮೀರುವುದಿಲ್ಲವೋ ಅಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ, ಸಂವೇದನಾ ವಸ್ತುವನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ವರ್ಗದ ಸದಸ್ಯ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು 'ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಸಿಟಿ/ಸ್ಥಿರತೆ' ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ. ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸದೆ ಹೊಸ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಕಲಿಕೆ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿ ಮೂಲ ಎ. ಆರ್. ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೋಲಿಕೆ ಕ್ಷೇತ್ರ ಮತ್ತು ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳಿಂದ ಕೂಡಿದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಕ್ಷೇತ್ರ, ಜಾಗೃತಿಯ ನಿಯತಾಂಕ (ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಮಿತಿ) ಮತ್ತು ಮರುಹೊಂದಿಸುವ ಘಟಕವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಹೋಲಿಕೆ ಕ್ಷೇತ್ರವು ಇನ್ಪುಟ್ ವೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು (ಮೌಲ್ಯಗಳ ಒಂದು ಆಯಾಮದ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು) ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಅದರ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯು ಏಕ ನರಕೋಶವಾಗಿದ್ದು, ಅದರ ತೂಕದ ಸೆಟ್ (ತೂಕದ ವಾಹಕ) ಇನ್ಪುಟ್ ವಾಹಕಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ನಿಕಟವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಗುರುತಿಸುವ ಕ್ಷೇತ್ರ ನರಕೋಶವು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಇತರ ಗುರುತಿಸುವ ಕ್ಷೇತ್ರ ನರಕೋಶಗಳಿಗೆ ಋಣಾತ್ಮಕ ಸಂಕೇತವನ್ನು (ಇನ್ಪುಟ್ ವೆಕ್ಟರ್ಗೆ ಆ ನರಕೋಶದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಅನುಪಾತದಲ್ಲಿ) ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೀಗಾಗಿ ಅವುಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ ಗುರುತಿಸುವ ಕ್ಷೇತ್ರವು ಪಾರ್ಶ್ವದ ಪ್ರತಿಬಂಧವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ, ಅದರಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿ ನರಕೋಶವು ಇನ್ಪುಟ್ ವಾಹಕಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ವರ್ಗವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಇನ್ಪುಟ್ ವೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದ ನಂತರ, ರೀಸೆಟ್ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಜಾಗೃತಿಯ ನಿಯತಾಂಕಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ. ಜಾಗೃತಿಯ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಮೀರಿಸಿದರೆ (ಅಂದರೆ. ಇನ್ಪುಟ್ ವಾಹಕವು ಹಿಂದಿನ ಇನ್ಪುಟ್ ವಾಹಕಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯೊಳಗೆ ಇರುತ್ತದೆ), ನಂತರ ತರಬೇತಿ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆಃ ವಿಜೇತ ಗುರುತಿಸುವ ನರಕೋಶದ ತೂಕವನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ವಾಹಕದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಮಟ್ಟವು ಜಾಗೃತಿಯ ನಿಯತಾಂಕಕ್ಕಿಂತ ಕೆಳಗಿದ್ದರೆ (ಅಂದರೆ. ಇನ್ಪುಟ್ ವೆಕ್ಟರ್ನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯು ಆ ನರಕೋಶಕ್ಕೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಹೊರಗಿದೆ) ಗೆಲ್ಲುವ ಗುರುತಿಸುವ ನರಕೋಶವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಂಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಶೋಧ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಶೋಧ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದಲ್ಲಿ, ಜಾಗೃತಿಯ ನಿಯತಾಂಕವು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಿಂದ ಹೊರಬರುವವರೆಗೆ ಗುರುತಿಸುವ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳನ್ನು ಮರುಹೊಂದಿಸುವ ಕಾರ್ಯದಿಂದ ಒಂದೊಂದಾಗಿ ನಿಷ್ಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಶೋಧ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಪ್ರತಿ ಚಕ್ರದಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಸಕ್ರಿಯ ಗುರುತಿಸುವ ನರಕೋಶವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ಜಾಗೃತಿಯ ನಿಯತಾಂಕಕ್ಕಿಂತ ಕೆಳಗಿದ್ದರೆ ಅದನ್ನು ಸ್ವಿಚ್ ಆಫ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ (ಇದು ಉಳಿದ ಗುರುತಿಸುವ ನರಕೋಶಗಳನ್ನು ಅದರ ಪ್ರತಿಬಂಧದಿಂದ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ). ಯಾವುದೇ ಬದ್ಧ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ನರಕೋಶದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯು ಜಾಗೃತಿಯ ನಿಯತಾಂಕವನ್ನು ಮೀರಿಸದಿದ್ದರೆ, ನಂತರ ಬದ್ಧವಾಗಿರದ ನರಕೋಶವು ಬದ್ಧವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ತೂಕವನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ವೆಕ್ಟರ್ಗೆ ಹೊಂದಿಸಲು ಸರಿಹೊಂದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಜಾಗೃತಿಯ ನಿಯತಾಂಕವು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮೇಲೆ ಗಣನೀಯ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆಃ ಹೆಚ್ಚಿನ ಜಾಗರೂಕತೆಯು ಹೆಚ್ಚು ವಿವರವಾದ ನೆನಪುಗಳನ್ನು (ಅನೇಕ, ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ವರ್ಗಗಳು) ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಕಡಿಮೆ ಜಾಗರೂಕತೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯ ನೆನಪುಗಳಿಗೆ (ಕಡಿಮೆ, ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯ ವರ್ಗಗಳು) ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಎಆರ್ಟಿ-ಆಧಾರಿತ ನರ ಜಾಲಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಎರಡು ಮೂಲಭೂತ ವಿಧಾನಗಳಿವೆಃ ನಿಧಾನ ಮತ್ತು ವೇಗ. ನಿಧಾನಗತಿಯ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ, ಇನ್ಪುಟ್ ವೆಕ್ಟರ್ನ ಕಡೆಗೆ ಗುರುತಿಸುವ ನರಕೋಶದ ತೂಕದ ತರಬೇತಿಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಭೇದಾತ್ಮಕ ಸಮೀಕರಣಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿರಂತರ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೀಗಾಗಿ ಇನ್ಪುಟ್ ವೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ಸಮಯದ ಉದ್ದವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ತ್ವರಿತ ಕಲಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ, ಮಾಡಬೇಕಾದ ತೂಕ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ಬೀಜಗಣಿತದ ಸಮೀಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವಳಿ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ತ್ವರಿತ ಕಲಿಕೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದ್ದರೂ, ನಿಧಾನಗತಿಯ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನವು ಜೈವಿಕವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಮರ್ಥನೀಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ನಿರಂತರ-ಸಮಯದ ಜಾಲಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದು (ಅಂದರೆ. ಯಾವಾಗ ಇನ್ಪುಟ್ ವೆಕ್ಟರ್ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಬದಲಾಗಬಹುದು). ಎಆರ್ಟಿ 1 ಎಂಬುದು ಸರಳವಾದ ಎಆರ್ಟಿ ಜಾಲಬಂಧಗಳ ವಿಧವಾಗಿದ್ದು, ಬೈನರಿ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಎಆರ್ಟಿ 2 ನಿರಂತರ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಜಾಲಬಂಧ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಎಆರ್ಟಿ 2-ಎ ಎಂಬುದು ಎಆರ್ಟಿ-2 ರ ಸುವ್ಯವಸ್ಥಿತ ರೂಪವಾಗಿದ್ದು, ತೀವ್ರವಾಗಿ ವೇಗವರ್ಧಿತ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ಗುಣಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಪೂರ್ಣ ಎಆರ್ಟಿ-2 ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕಿಂತ ವಿರಳವಾಗಿ ಕೆಳಮಟ್ಟದಲ್ಲಿವೆ. ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ಸಮೀಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ಸೋಡಿಯಂ (Na +) ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಲ್ಸಿಯಂ (Ca2 +) ಅಯಾನು ಸಾಂದ್ರತೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಚಟುವಟಿಕೆಯ ಮೂಲಭೂತ ನರಪ್ರೇಕ್ಷಕ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಎಆರ್ಟಿ-2 ಅನ್ನು ಎಆರ್ಟಿ 3 ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗದ ಮರುಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸುವ ಭಾಗಶಃ ಪ್ರತಿಬಂಧಿಸುವ ವರ್ಗಗಳ ಹೆಚ್ಚು ದೈಹಿಕವಾಗಿ ವಾಸ್ತವಿಕ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರೆಡಿಕ್ಟಿವ್ ಎಆರ್ಟಿ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುವ ಎಆರ್ಟಿಎಂಎಪಿ, ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ಮಾರ್ಪಡಿಸಿದ ಎರಡು ಎಆರ್ಟಿ-1 ಅಥವಾ ಎಆರ್ಟಿ-2 ಘಟಕಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ರಚನೆಯಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಮೊದಲ ಘಟಕವು ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎರಡನೇ ಘಟಕವು ಸರಿಯಾದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಸರಿಯಾದ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಮಾಡಲು ಮೊದಲ ಘಟಕದಲ್ಲಿ ಜಾಗೃತಿಯ ನಿಯತಾಂಕದ ಕನಿಷ್ಠ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಎ. ಆರ್. ಟಿ. ಯು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ತರ್ಕವನ್ನು ಎ. ಆರ್. ಟಿ. ಯ ಮಾದರಿಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗೆ ಅಳವಡಿಸುತ್ತದೆ, ಹೀಗಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಎಆರ್ಟಿಯ ಐಚ್ಛಿಕ (ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ಉಪಯುಕ್ತ) ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವೆಂದರೆ ಪೂರಕ ಕೋಡಿಂಗ್, ಇದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಮಾದರಿ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸುವ ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ, ಇದು ಅದಕ್ಷ ಮತ್ತು ಅನಗತ್ಯ ವರ್ಗದ ಪ್ರಸರಣವನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟುವ ನಿಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಬಹಳ ದೂರ ಸಾಗುತ್ತದೆ. ಅನ್ವಯಿಸಲಾದ ಹೋಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಗಳು ಎಲ್1 ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ. ಫಜಿ ಎಆರ್ಟಿ ಶಬ್ದಕ್ಕೆ ಬಹಳ ಸಂವೇದನಾಶೀಲವಾಗಿದೆ ಎಂದು ತಿಳಿದುಬಂದಿದೆ. ಫಜಿ ಎಆರ್ಟಿಎಂಎಪಿ ಕೇವಲ ಫಜಿ ಎಆರ್ಟಿ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಎಆರ್ಟಿಎಂಎಪಿ ಆಗಿದೆ, ಇದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವದಲ್ಲಿ ಅನುಗುಣವಾದ ಹೆಚ್ಚಳಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಸರಳೀಕೃತ ಫಜಿ ಎಆರ್ಟಿಎಂಎಪಿ (ಎಸ್ಎಫ್ಎಎಂ) ವರ್ಗೀಕರಣ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಮೀಸಲಾಗಿರುವ ಫಜಿ ಎಆರ್ಟಿಎಂಎಪಿಯ ಬಲವಾದ ಸರಳೀಕೃತ ರೂಪಾಂತರವಾಗಿದೆ. ಗಾಸಿಯನ್ ಎಆರ್ಟಿ ಮತ್ತು ಗಾಸಿಯನ್ ಎಆರ್ಟಿಎಂಎಪಿ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಗಾಸಿಯನ್ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಅವು ಗೌಸಿಯನ್ ಮಿಶ್ರಣ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ವಲ್ಪ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಫಜಿ ಎಆರ್ಟಿ ಮತ್ತು ಫಜಿ ಎಆರ್ಟಿಎಂಎಪಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಅವು ಶಬ್ದಕ್ಕೆ ಕಡಿಮೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಆದರೆ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳ ಸ್ಥಿರತೆಯು ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಮುಕ್ತ ಕಲಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ವರ್ಗದ ಪ್ರಸರಣಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಫ್ಯೂಷನ್ ಎಆರ್ಟಿ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಜಾಲಗಳು ಎಆರ್ಟಿ ಮತ್ತು ಎಆರ್ಟಿಎಂಎಪಿ ಅನ್ನು ಅನೇಕ ಮಾದರಿ ಚಾನೆಲ್ಗಳಿಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತವೆ. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಿತ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವಾರು ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅವು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತವೆ. ಟೋಪೋಆರ್ಟಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ನರ ಅನಿಲದಂತಹ ಟೋಪೋಲಜಿ ಕಲಿಕಾ ಜಾಲಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಆರ್ಟ್ ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಇದು ಶಬ್ದವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಟೋಪೋಆರ್ಟಿಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವ ಹಲವಾರು ವ್ಯುತ್ಪನ್ನ ನರ ಜಾಲಗಳಿವೆ. ಹೈಪರ್ಸ್ಪಿಯರ್ ಎಆರ್ಟಿ ಮತ್ತು ಹೈಪರ್ಸ್ಪಿಯರ್ ಎಆರ್ಟಿಎಂಎಪಿ ಕ್ರಮವಾಗಿ ಫಜಿ ಎಆರ್ಟಿ ಮತ್ತು ಫಜಿ ಎಆರ್ಟಿಎಂಎಪಿಗೆ ನಿಕಟ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿವೆ. ಆದರೆ ಅವರು ವಿಭಿನ್ನ ರೀತಿಯ ವರ್ಗದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ (ಅವುಗಳೆಂದರೆ ಹೈಪರ್ಸ್ಪಿಯರ್ಗಳು), ಅವರು ತಮ್ಮ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮಧ್ಯಂತರಕ್ಕೆ [0,1] ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಅವು ಎಲ್2 ಮಾನದಂಡದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹೋಲಿಕೆ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ. ಲ್ಯಾಟರಲಿ ಪ್ರೈಮ್ಡ್ ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ರೆಸೋನೆನ್ಸ್ ಥಿಯರಿ (ಎಲ್. ಎ. ಪಿ. ಎ. ಆರ್. ಟಿ.) ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಎರಡು ಫಜಿ ಆರ್ಟ್ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸಿ ಕಲಿತ ಸಂಘಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತವೆ. ಎರಡು ಫಜಿ ಎಆರ್ಟಿಗಳ ಜೋಡಣೆಯು ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು, ಇದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸ್ಪಷ್ಟ ಪರಿಹಾರದ ಕಡೆಗೆ ವೇಗವಾಗಿ ಒಗ್ಗೂಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಇದು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಎಆರ್ಟಿಎಂಎಪಿಯಂತೆಯೇ ತಾರ್ಕಿಕ ತೀರ್ಮಾನ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಫಜಿ ಎಆರ್ಟಿ ಮತ್ತು ಎಆರ್ಟಿ 1 (ಅಂದರೆ, ಕಲಿತ ವರ್ಗಗಳು) ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಕ್ರಮವನ್ನು ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ ಎಂದು ಗಮನಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಿಧಾನಗತಿಯ ಕಲಿಕೆಯ ದರವನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಸ್ವಲ್ಪ ಮಟ್ಟಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಆದರೆ ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ನ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ಇರುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಫಜಿ ಎಆರ್ಟಿ ಮತ್ತು ಎಆರ್ಟಿ 1 ಅಂದಾಜುಗಳು ಸ್ಥಿರತೆಯ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಎರಡೂ ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುವ ಆಯಾ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಅಡ್ಡಪರಿಣಾಮವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಗಳಿಗೆ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸುವ ಟೋಪೋಆರ್ಟಿ ಮತ್ತು ಹೈಪರ್ಸ್ಪಿಯರ್ ಟೋಪೋಆರ್ಟಿಗಳಂತಹ ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ ಎಆರ್ಟಿ ಜಾಲಗಳು ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು ಏಕೆಂದರೆ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಗಳ ಆಕಾರಗಳು ಸಂಬಂಧಿತ ವರ್ಗಗಳ ರಚನೆಯ ಕ್ರಮವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವುದಿಲ್ಲ. (ಸಿಎಫ್. ಅಂಕಿ. 3 (ಗ್ರಾಂ, ಎಚ್) ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ. 4) ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ವಾಸ್ಸೆರ್ಮನ್, ಫಿಲಿಪ್ ಡಿ. (1989), ನ್ಯೂರಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ಃ ಥಿಯರಿ ಅಂಡ್ ಪ್ರಾಕ್ಟೀಸ್, ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್ಃ ವ್ಯಾನ್ ನಾಸ್ಟ್ರಾಂಡ್ ರೀನ್ಹೋಲ್ಡ್, ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಸ್ಟೀಫನ್ ಗ್ರಾಸ್ಬರ್ಗ್ನ ವೆಬ್ಸೈಟ್ ಎಆರ್ಟಿಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ ಅನುಷ್ಠಾನ (ಎಆರ್ಟಿ 1, ಎಆರ್ಟಿ 2ಎ, ಎಆರ್ಟಿ 2ಎ-ಸಿ ಮತ್ತು ಎಆರ್ಟಿ ದೂರ) ಆರ್ಟ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಸಾರಾಂಶ ಲಿಬ್ಟೋಪಾರ್ಟ್-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ ಟೋಪೋಆರ್ಟಿ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳು (ಟೋಪೋಆರ್ಟಿ, ಟೋಪೋಆರ್ಟಿ-ಎಎಂ, ಟೋಪೋಆರ್ಟಿ-ಸಿ, ಟೋಪೋಆರ್ಟಿ-ಆರ್, ಎಪಿಸೋಡಿಕ್ ಟೋಪೋಆರ್ಟಿ, ಹೈಪರ್ಸ್ಪಿಯರ್ ಟೋಪೋಆರ್ಟಿ, ಮತ್ತು ಹೈಪರ್ಸ್ಪಿಯರ್ ಟೋಪೋಆರ್ಟಿ-ಸಿ)