パルス密度演算を用いたCNNによる濃淡画像の二値化
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概要
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現在,基本的な生体の悍槨処理機構をまねたものがニューラルネットワークとして研究されている.最近では,ニューラルネットワークはグローバルなネットワーク要素の相互作用を利用していることからパターン認識,画像処理などの分野で特に注目されている. 本論文では、回路が複雑になりがちなセルラーニューラルネットワークのハードウェア化をできるだけ簡単に実現するために,我々はパルス密度演算を用いたニューロンモデルを提案した.これにより、信号をパルス列の形で表し,すべての演算をシンプルな論理演算で行っている.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-10-19
著者
-
田中 衞
上智大学理工学部情報理工学科
-
田中 衛
上智大学理工学部情報理工学科
-
池上 宗光
上智大学 理工学部 電気・電子工学科
-
池上 宗光
上智大学理工学部電気電子工学科
-
木村 徹也
上智大学理工学部電気・電子工学科 田中 衞 研究室
-
木村 徹也
上智大学 理工学部 電気電子工学科
-
田中 衞
上智大学理工学部
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