特徴検出細胞の自己形成モデル
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
We show that a two layer random nerve net has a function of pattern transformation favorable for formation of feature detecting cells. Then, we give a self-organizing system of feature detecting nerve cells having the two layer nerve nets as pre-processing system. We also give two theorems on formation of feature detectors and consider the behavior of the model through compute-rsimulated experiments. As the result, this model works well in a general environment.
- 山口大学の論文
著者
関連論文
- 認識細胞を用いた位置ずれ、大きさ、回転に不変なパターン認識
- 変位抽出を行う手書き文字認識システム
- 階層的変位抽出アルゴリズムを用いた手書き文字認識システム
- 変位抽出を行う手書き文字認識
- ランダム回路網における統計的パラメ-タのパタ-ン分離機能に対する影響(技術談話室)
- ニューラルネットによる閉曲線の1近似法
- ネットワーク最適化機能をもつウェーブレットニューラルネットワーク
- 自己増殖機能を持つウェーブレットニューラルネットワーク
- 押し出し造粒プラント制御のための視覚品質推定
- 層状神経回路網のパターン分離条件 : 層間の結合本数R=4の場合
- 特徴検出機構を有する連想記憶について
- 前処理系を有す特徴検出細胞の自己形成モデル
- 動的入力刺激に対応する神経回路網の一モデル
- 連想記憶とそれに有利なパターンの性質
- パターン分離機能を用いた連想記憶
- 抑制結合を有する3層ランダム神経回路網のパタ-ン分離能力
- ウェーブレットネットワークを用いた多次元関数の近似
- 遺伝的自己生成機能をもつウェーブレットニューラルネットワーク
- 遺伝的自己生成機能を持つウェーブレットニューラルネットワーク
- GRBFネットワークを用いた物体認識における計算コストの軽減
- 層状神経回路網のパターン分離機能 : 層間の結合本数R=4の場合
- 2層ランダム神経回路網のパターン分離機能に関する考察
- 神経回路網の動的入力刺激に対する応答
- 神経回路網の入力刺激に対する応答の振舞い
- 射影幾何学法によるパターンの正規化
- 類似度法による手書き数字の認識
- 疎な結合の層状ランダム回路網によるパターン間の距離変換
- 層状ランダム回路のパターン分離性について
- Walsh 直交系を用いたパターン認識の一考察
- 特徴検出細胞の自己形成モデル
- パターン類別器としての小脳皮質の数理モデル
- パターン付加の手続による教師なし類別