Descripción papel
Este artículo presenta un modelos de redes neuronales no supervisadas para el reconocimiento de patrones visuales. La red no se reconoce la influencia de la posición del objeto, para completar la identificación por el método de similitud geométrica. La tesis de la red tal se llama Neocognitrón.
Desalineación y más gravemente afectado por el modo de entrada de la red neuronal distorsión de la forma, es decir, el mismo patrón se presenta en un lugar diferente o un nivel diferente del mismo estilo elegante, las redes neuronales tradicionales como un modo diferente. Sin embargo, el modelo de red neural de auto-organización propuso en respuesta al modo de red apenas se ve afectada por la localización del estímulo.
Arquitectura de Redes Neuronales
células Hubel y Wiesel habían sido una Categoría: LGB (cuerpo geniculado lateral) → células simples → células complejas células hipercomplejos → células orden hipercomplejos inferiores → orden superior
Como se muestra en la Fig. 1, Neocognitrón conectados en cascada por una serie de configuración modular, hasta que toda la estructura de una capa de entrada es U0. Cada estructuras de módulos están conectados por dos capas de células de cascada. Una primera capa de módulo "S células (células s)" Composición, S-células o células simples que corresponden a la orden inferior células hipercomplejos, que llamamos capa s y l módulo de la capa s se expresa como Usl . La segunda capa se compone de módulo "células C (células C)", que corresponde a las células complejas o células hipercomplejos de orden superior. Nosotros la llamamos la capa c, c y la capa de l-ésima se representa como módulo Ucl. En esta red neural, sólo la capa de células de entrada sináptica plasticidad s y modificabilidad.
S una de las células o de células c basado en diferentes partes de la mejor sentir su estímulo de entrada superior, se divide en subgrupos (subgrupos). Puesto que cada subgrupo de células se puede delinear como un bidimensionales gráficos, por lo que llamamos este subgrupo como "célula plana (célula-avión)". S-plano y plano C están representados por un plano celular y células de células c s.
La figura 2 es un diagrama esquemático de capa intermedia interconectados. Cada rectangular con una línea en negrita dibujado en representación de la s-avión o un plano C, cada uno de la delgada línea dibujada verticalmente representan un cuadrangular s capa o capas c, en donde c s capa o capas están cerrados.
El número total de células en cada plano de células en el plano de la red aumenta a medida que la profundidad de las células se reduce. En el último módulo, cada uno de los de células C se hace muy grande dominio aceptado que cubre toda el área de la capa de entrada, y cada uno del plano C se determina que es en una célula C.
red de autoorganización
En primer lugar, el patrón de estimulación en cada aparición, seleccionado varios "representante (Representante) 's de las células S de cada capa. células S representativos se seleccionan de una gran cantidad de celdas de salida S, cada uno representando un plano seleccionado en la mayoría. Procedimiento similar seleccionado a partir de células S en la unidad de reconocimiento convencional proceso de mejora (convencional cognitron) celdas seleccionadas.
células de entrada s sinápticas representativos se mejora con la de tipo rms de la misma manera. En el plano S, si se selecciona la célula, el otro sinapsis celda de entrada S en un plano será reforzada de la misma manera. Si no se seleccionan las células en el plano S, no se fortaleció la entrada sináptica de todas las células en el plano S.
obras Red
En esta red, el patrón de entrada y patrones estándar previamente obtenida del estudio se comparan. Esta comparación se lleva a cabo no por una gran ventana en coincidencia de patrones se realiza directamente, sino más bien por la pequeña ventana de coincidencia de patrones segmento. Sólo cuando la diferencia entre los dos modos en cualquier ventana pequeña no supera un cierto límite, la red va a juzgar estos patrones son consistentes con otros modos.
La comparación de cada etapa, se aumenta gradualmente el cambio de modo de la tolerancia de posición. Comparar el tamaño de la ventana en una etapa superior será mayor. En la última fase, la ventana es lo suficientemente grande, toda la información de modo de entrada se puede observar de forma simultánea.
Puesto que el patrón de búsqueda de la primera etapa se pone a prueba en paralelo en una pluralidad de pequeñas ventanas, siempre que la primera fase a través de la proyección de pequeños errores se puede considerar que están emparejados. Por lo tanto, incluso si el patrón de entrada tiene una cierta distorsión en la forma de una red que es posible hacer un reconocimiento de patrones correctos.
