KL変換用3層構造ニューラルネットワーク : 情報ディスプレイ : 無線・光伝送 : 画像通信システム : 画像応用
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概要
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This paper proposes a three-layerred perceptron for Karhunen-Loeve transformation . The perceptron has the same number N of input units as input variable dimensions, R(≦N) hidden units and R columns of N output-units with unilateral summing networks between adjacent columns. This paper also clarifies theoretically that the perceptron extracts the dominant R components of K-L transform of each input-sample through its hidden unit-outputs after learning for identity-mapping between the input layer and each output-column. Simulations demonstrate exact transformations and rapid learning performances for various kinds of input samples.
- 社団法人映像情報メディア学会の論文
- 1993-01-29
著者
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