Neokognitron

Neocognitron to hierarchiczna, wielowarstwowa sztuczna sieć neuronowa zaproponowana przez Kunihiko Fukushimę w 1979 roku. Była używana do rozpoznawania japońskich znaków odręcznych i innych zadań rozpoznawania wzorców i służyła jako inspiracja dla konwolucyjnych sieci neuronowych .

Neocognitron został zainspirowany modelem zaproponowanym przez Hubela i Wiesela w 1959 roku. Znaleźli dwa typy komórek w pierwotnej korze wzrokowej zwane komórką prostą i komórką złożoną , a także zaproponowali kaskadowy model tych dwóch typów komórek do wykorzystania w rozpoznawaniu wzorców zadania.

Neokognitron jest naturalnym przedłużeniem tych kaskadowych modeli. Neokognitron składa się z wielu typów komórek, z których najważniejsze to komórki S i komórki C. Lokalne cechy są wyodrębniane przez komórki S, a deformacje tych cech, takie jak lokalne przesunięcia, są tolerowane przez komórki C. Lokalne cechy danych wejściowych są stopniowo integrowane i klasyfikowane w wyższych warstwach. Pomysł lokalnej integracji cech można znaleźć w kilku innych modelach, takich jak konwolucyjnej sieci neuronowej , metoda SIFT i metoda HoG .

Istnieją różne rodzaje neokognitronu. Na przykład niektóre typy neokognitronu mogą wykryć wiele wzorców na tym samym wejściu, używając sygnałów wstecznych, aby uzyskać selektywną uwagę .

Zobacz też

• Sztuczna sieć neuronowa
• Głęboka nauka
• Rozpoznawanie wzorców
• Pole odbiorcze
• Samoorganizująca się mapa
• Uczenie się bez nadzoru

Notatki

•    Fukushima, Kunihiko (kwiecień 1980). „Neocognitron: samoorganizujący się model sieci neuronowej dla mechanizmu rozpoznawania wzorców, na który nie ma wpływu zmiana pozycji”. Cybernetyka biologiczna . 36 (4): 193–202. doi : 10.1007/bf00344251 . PMID 7370364 . S2CID 206775608 .
•   Fukushima, Kunihiko; Miyake, S.; Ito, T. (1983). „Neocognitron: model sieci neuronowej dla mechanizmu rozpoznawania wzorców wizualnych”. Transakcje IEEE dotyczące systemów, człowieka i cybernetyki . SMC-13 (3): 826–834. doi : 10.1109/TSMC.1983.6313076 . S2CID 8235461 .
• Kunihiko Fukushima. „Hierarchiczny model sieci neuronowej do selektywnej uwagi”. W Eckmiller, R. & Von der Malsburg, C. wyd. Komputery neuronowe, Springer-Verlag. s. 81–90. 1987.
• Fukushima, Kunihiko (2007). „Neokognitron” . Scholarpedia . 2 (1): 1717. Bibcode : 2007SchpJ...2.1717F . doi : 10.4249/scholarpedia.1717 .
•    Hubel, DH; Wiesel, TN (1959). „Pola receptywne pojedynczych noreonów w korze prążkowanej kota” . J Physiol . 148 (3): 574–591. doi : 10.1113/jphysiol.1959.sp006308 . PMC 1363130 . PMID 14403679 .

Linki zewnętrzne

• Neocognitron na Scholarpedii
• NeoCognitron autorstwa inż. Gabriel Minarik - aplikacja (C#) i wideo
• Zasoby Neocognitron w Visiome Platform - obejmuje środowisko MATLAB
• Beholder - symulator Neocognitron