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A rede ART (Adaptive Resonance Theory) é conhecida por seu equilíbrio entre plasticidade (capacidade de aprender novos padrões) e estabilidade (capacidade de manter o conhecimento já adquirido). Esse equilíbrio é fundamental para que a rede possa se adaptar continuamente sem comprometer o conhecimento prévio. A ART permite que novos padrões sejam incorporados sem a necessidade de retreinar toda a rede, o que evita a "catástrofe do esquecimento", um problema comum em redes neurais tradicionais.Fonte: CARPENTER, G. A.; GROSSBERG, S. Adaptive resonance theory. 2003, p. 87-90.Com base nos conceitos de plasticidade e estabilidade em redes ART, explique como o ajuste do parâmetro de vigilância (ρ) pode influenciar o aprendizado da rede, proporcionando maior estabilidade ou maior plasticidade. Relacione esse ajuste ao comportamento da rede em ambientes onde os dados são dinâmicos e sofrem mudanças constantes.
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Marco Antonio Pedroso Vicente

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O parâmetro de vigilância (ρ) na rede ART é crucial para regular o equilíbrio entre plasticidade e estabilidade. Quando ρ é ajustado para um valor mais alto, a rede se torna mais seletiva, permitindo que apenas padrões muito semelhantes aos já aprendidos sejam incorporados. Isso proporciona maior estabilidade, pois a rede mantém o conhecimento prévio e evita a interferência de novos dados que poderiam causar a "catástrofe do esquecimento". Por outro lado, se ρ é ajustado para um valor mais baixo, a rede se torna mais receptiva a novos padrões, aumentando a plasticidade. Isso é útil em ambientes dinâmicos, onde os dados mudam constantemente, pois permite que a rede se adapte rapidamente a novas informações. No entanto, isso pode comprometer a estabilidade, já que a rede pode esquecer padrões antigos ao incorporar novos. Portanto, o ajuste do parâmetro de vigilância é uma ferramenta essencial para gerenciar como a rede ART responde a ambientes em constante mudança, equilibrando a necessidade de aprender novos padrões com a preservação do conhecimento existente.

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