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Das einfache ART-System gehört zur Klasse der nicht überwacht lernenden Algorithmen. Typischerweise besteht es aus einem Vergleichs-Feld F1 und einem Erkennungs-Feld F2, einem Wachsamkeits-Parameter P und einem Reset-Modul R. Neuronen in F1 repräsentieren Attribute, Neuronen in F2 Kategorien. Daher bestehen beide Felder meist aus einer unterschiedlichen Anzahl von Neuronen. F1 und F2 sind bidirektional voll vernetzt. Jede Verbindung wird mit einem spezifischen Gewicht bewertet. Diese Gewichte sind der Langzeit-Speicher von ART. Alle Gewichte von F1 nach F2 sind in einer Gewichtsmatrix W zusammengefasst, die anderen gehören zur Gewichtsmatrix Z. Der Wachsamkeits-Parameter hat beträchtlichen Einfluss auf das System: ein hoher Wert verursacht feingranulare Erinnerungen (viele, kleine Kategorien), ein niedriger Wert sorgt für mehr Abstraktion (weniger, gröbere Kategorien).

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Grundlegende ART Struktur

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Ein Convolutional Neural Network (CNN oder ConvNet), zu Deutsch etwa „faltendes neuronales Netzwerk“, ist ein künstliches neuronales Netz. Es handelt sich um ein von biologischen Prozessen inspiriertes Konzept im Bereich des maschinellen Lernens. Convolutional Neural Networks finden Anwendung in zahlreichen Technologien der künstlichen Intelligenz, vornehmlich bei der maschinellen Verarbeitung von Bild- oder Audiodaten.

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Animation einer 2D-Convolution.

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Struktur eines typischen CNNs zur Bildklassifikation.

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Hopfield-Netze gehören zur Klasse der Feedback-Netze (Netze mit Rückkopplung). Bei einem Hopfield-Netz existiert nur eine Schicht, die gleichzeitig als Ein- und Ausgabeschicht fungiert.

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Hopfield-Netz mit vier „Neuronen“

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Kohonennetze bezeichnet man eine Art von künstlichen neuronalen Netzen. Sie sind als unüberwachtes Lernverfahren ein leistungsfähiges Werkzeug des Data-Mining. Ihr Funktionsprinzip beruht auf der biologischen Erkenntnis, dass viele Strukturen im Gehirn eine lineare oder planare Topologie aufweisen. Die Signale des Eingangsraums, z. B. visuelle Reize, sind jedoch multidimensional.

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Kohonennetze

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Das Perzeptron ist ein vereinfachtes künstliches neuronales Netz. Es besteht in der Grundversion (einfaches Perzeptron) aus einem einzelnen künstlichen Neuron mit anpassbaren Gewichtungen und einem Schwellenwert.

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Einfaches zweilagiges feed-forward Perzeptron