Неокогнитрон - Neocognitron

Неокогнитрон представляет собой иерархическую структуру, многослойная искусственная нейронная сеть , предложенная Кунихико Фукусиме в 1979 г. Он был использован для японского рукописного распознавания символов и других распознавания образов задач, и послужили вдохновением для сверточных нейронных сетей .

Неокогнитрон был вдохновлен моделью, предложенной Hubel & Wiesel в 1959 году. Они обнаружили два типа клеток в первичной зрительной коре, названные простыми клетками и сложными клетками , а также предложили каскадную модель этих двух типов клеток для использования в распознавании образов. задания.

Неокогнитрон является естественным продолжением этих каскадных моделей. Неокогнитрон состоит из нескольких типов клеток, наиболее важные из которых называются S-клетками и C-клетками. Локальные особенности извлекаются S-ячейками, а деформация этих функций, такая как локальные сдвиги, переносится С-ячейками. Локальные объекты во входных данных постепенно интегрируются и классифицируются на более высоких уровнях. Идея интеграции локальных функций содержится в нескольких других моделях, таких как модель сверточной нейронной сети , метод SIFT и метод HoG .

Есть разные виды неокогнитронов. Например, некоторые типы неокогнитронов могут обнаруживать несколько паттернов в одном и том же входе, используя обратные сигналы для достижения избирательного внимания .

Смотрите также

Примечания

использованная литература

внешние ссылки