多層競合ネットによる座標変換に不変なパターン認識
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概要
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A multi-layered competitive neural network is presented for learning to achieve pattern recognition in a manner invariant to linear and/or nonlinear coordinate transformations such as projection, shift, rotation, magnification and so on. The transformed input patterns stored in the network are multiplied by the Jacobian of the transformation, an aspect shown to be essential for the transformation invariance. The network also has excellent generalization ability as has been verified by computer simulation.
- 日本神経回路学会の論文
- 2000-12-05
著者
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西田 健
九州工業大学工学研究院
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西田 健
九州工大
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黒木 秀一
九州工業大学工学部
-
黒木 秀一
九州工業大学大学院工学研究院
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西田 健
九州工業大学大学院工学研究院
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西田 健
九州工業大学
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黒木 秀一
九州工業大学
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