Adaptif rezonans teorisi
Türler

ART 1, yalnızca ikili girişleri kabul eden ART ağlarının en basit çeşididir. ART 2, sürekli girişleri desteklemek için ağ yeteneklerini genişletir. ART 2-A, büyük ölçüde hızlandırılmış çalışma süresine sahip modern bir ART-2 formudur ve nitel sonuçların tam ART-2 uygulamasından yalnızca nadiren daha düşük olur. ART 3, sistemin denklemlerine simüle edilmiş sodyum ve kalsiyum iyonu konsantrasyonlarını dahil ederek sinaptik aktivitenin ilkel nörotransmitter düzenlemesini simüle ederek ART-2'yi temel alır, bu da uyumsuzluk sıfırlamalarını tetikleyen kategorileri kısmen engellemenin fizyolojik olarak daha gerçekçi bir yolunu sağlar.
Öngörülü ART olarak da bilinen ARTMAP, hafifçe değiştirilmiş iki ART-1 veya ART-2 birimini, birinci birimin giriş verilerini aldığı denetimli bir öğrenme yapısında birleştirir. İkinci ünite, doğru çıktı verilerini alır, ardından doğru sınıflandırmayı yapmak için birinci ünitedeki uyanıklık parametresinin mümkün olan minimum ayarını yapmak için kullanılır.
Bulanık ART, bulanık mantığı ART'nin örüntü tanımasına uygular, böylece genelleştirilebilirliği artırır. Bulanık ART'nin isteğe bağlı (ve çok kullanışlı) bir özelliği, özelliklerin yokluğunu örüntü sınıflandırmalarına dahil etmenin bir yolu olan tamamlayıcı kodlamadır; Bu, verimsiz ve gereksiz kategori çoğalmasını önlemeye yönelik uzun bir yol kat eder. Uygulanan benzerlik ölçüleri L1 normuna dayanmaktadır. Bulanık ART'ın gürültüye karşı çok hassas olduğu bilinmektedir.
Bulanık ARTMAP, yalnızca bulanık ART birimleri kullanan ARTMAP'tir ve bu da etkinlikte karşılık gelen bir artış sağlar.
Basitleştirilmiş Bulanık ARTMAP (SFAM), sınıflandırma görevlerine adanmış bulanık ARTMAP'ın oldukça basitleştirilmiş bir varyantını oluşturur.
Gauss ART ve Gauss ARTMAP, Gauss aktivasyon fonksiyonlarını ve olasılık teorisine dayalı hesaplamaları kullanır. Bu nedenle Gauss karışım modelleriyle bazı benzerlikleri vardır. Bulanık ART ve bulanık ARTMAP ile karşılaştırıldığında, gürültüye karşı daha az duyarlıdırlar. Ancak öğrenilen temsillerin kararlılığı azalır ve bu da açık uçlu öğrenme görevlerinde kategori çoğalmasına yol açabilir.
Fusion ART ve ilgili ağlar ART ve ARTMAP'i birden çok model kanalına genişletir. Birkaç öğrenme paradigmasını desteklerler.
TopoART, bulanık ART'yi büyüyen sinir gazı gibi topoloji öğrenme ağlarıyla birleştirir. Ayrıca, bir gürültü azaltma mekanizması ekler. TopoART'ı daha ileri öğrenme paradigmalarına genişleten birkaç türetilmiş sinir ağı vardır.
Hypersphere ART ve Hypersphere ARTMAP sırasıyla bulanık ART ve bulanık ARTMAP ile yakından ilişkilidir. Ancak farklı türde bir kategori gösterimi (yani hiper küreler) kullandıkları için girdilerinin [0, 1] aralığına normalleştirilmesini gerektirmezler. L2 normuna dayalı benzerlik ölçüleri uygularlar.
LAPART Yanal Olarak Hazırlanmış Uyarlamalı Rezonans Teorisi (LAPART) sinir ağları, öğrenilmiş ilişkilere dayalı tahminler yapmak için bir mekanizma oluşturmak için iki bulanık ART algoritmasını birleştirir. İki bulanık ART'nin birleştirilmesi, sistemin net bir çözüme doğru hızla yakınsamasını sağlayan benzersiz bir kararlılığa sahiptir. Ek olarak, bulanık ARTMAP'e benzer şekilde mantıksal çıkarım ve denetimli öğrenme gerçekleştirebilir.