Image Decomposition by Answer-in-Weights Neural Network
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概要
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We propose an algorithm for image decomposition based on Hadamard functions, realized by answer-in-weights neural network, which has simple architecture and is explored with steepest decent method. This scheme saves memory consumption and it converges fast. Simulations with least mean square (LMS) and absolute mean (AM) errors on a 128×128 image converge within 30 training epochs.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-09-25
著者
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亀山 啓輔
筑波大学大学院システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻
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亀山 啓輔
筑波大学大学院システム情報工学研究科
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亀山 啓輔
筑波大学システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻
-
亀山 啓輔
東京工業大学大学院
-
KAMEYAMA Keisuke
Interdisciplinary Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology
-
Kosugi Yukio
Interdisciplinary Graduate School Of Science And Engineering Tokyo Institute Of Technology
-
Valova Iren
Interdisciplinary Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology
-
Kameyama Keisuke
Interdisciplinary Graduate School Of Science And Engineering Tokyo Institute Of Technology
-
Kameyama Keisuke
The Authors Are With The Interdisciplinary Graduate School Of Science And Engineering Tokyo Institut
-
Valova Iren
Interdisciplinary Graduate School Of Science And Engineering Tokyo Institute Of Technology
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