Neocognitrón - Neocognitron
El neocognitrón es una red neuronal artificial jerárquica de múltiples capas propuesta por Kunihiko Fukushima en 1979. Se ha utilizado para el reconocimiento de caracteres manuscritos japoneses y otras tareas de reconocimiento de patrones , y sirvió como inspiración para redes neuronales convolucionales .
El neocognitrón se inspiró en el modelo propuesto por Hubel & Wiesel en 1959. Encontraron dos tipos de células en la corteza visual primaria llamadas célula simple y célula compleja , y también propusieron un modelo en cascada de estos dos tipos de células para su uso en el reconocimiento de patrones. Tareas.
El neocognitrón es una extensión natural de estos modelos en cascada. El Neocognitrón consiste en múltiples tipos de células, el más importante de los cuales se llaman S-células y células C. Las células S extraen las características locales, y las células C toleran la deformación de estas características, como los cambios locales. Las características locales en la entrada se integran gradualmente y se clasifican en las capas superiores. La idea de integración de características locales se encuentra en varios otros modelos, como el modelo de red neuronal convolucional , el método SIFT y el método HoG .
Hay varios tipos de neocognitrones. Por ejemplo, algunos tipos de neocognitrón pueden detectar múltiples patrones en la misma entrada usando señales hacia atrás para lograr una atención selectiva .
Ver también
- Red neuronal artificial
- Aprendizaje profundo
- Reconocimiento de patrones
- Campo receptivo
- Mapa autoorganizado
- Aprendizaje sin supervisión
Notas
Referencias
- Fukushima, Kunihiko (abril de 1980). "Neocognitron: un modelo de red neuronal autoorganizadora para un mecanismo de reconocimiento de patrones que no se ve afectado por el cambio de posición". Cibernética biológica . 36 (4): 193-202. doi : 10.1007 / bf00344251 . PMID 7370364 . S2CID 206775608 .
- Fukushima, Kunihiko; Miyake, S .; Ito, T. (1983). "Neocognitron: un modelo de red neuronal para un mecanismo de reconocimiento visual de patrones". Transacciones IEEE sobre sistemas, hombre y cibernética . SMC-13 (3): 826–834. doi : 10.1109 / TSMC.1983.6313076 . S2CID 8235461 .
- Kunihiko Fukushima. "Un modelo de red neuronal jerárquica para la atención selectiva". En Eckmiller, R. y Von der Malsburg, C. eds. Computadoras neuronales, Springer-Verlag. págs. 81–90. 1987.
- Fukushima, Kunihiko (2007). "Neocognitron" . Scholarpedia . 2 (1): 1717. Bibcode : 2007SchpJ ... 2.1717F . doi : 10.4249 / scholarpedia.1717 .
- Hubel, DH; Wiesel, TN (1959). "Campos receptivos de noreonas individuales en la corteza estriada del gato" . J Physiol . 148 (3): 574–591. doi : 10.1113 / jphysiol.1959.sp006308 . PMC 1363130 . PMID 14403679 .
enlaces externos
- Neocognitron en Scholarpedia
- NeoCognitron por Ing. Gabriel Minarik - aplicación (C #) y video
- Recursos de Neocognitron en Visiome Platform : incluye el entorno MATLAB
- Beholder - un simulador de Neocognitron
 |
Este artículo relacionado con la inteligencia artificial es un fragmento . Puedes ayudar a Wikipedia expandiéndolo . |