• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

国彦福岛的新认知机的简化版本。

A simplified version of Kunihiko Fukushima's Neocognitron.

作者信息

Deutsch S

出版信息

Biol Cybern. 1981;42(1):17-21. doi: 10.1007/BF00335154.

DOI:10.1007/BF00335154
PMID:7326278
Abstract

In a recent paper, Kunihiko Fukushima described a "Neocognitron: a self-organizing neural network model for a mechanism of pattern recognition unaffected by shift in position". The present paper presents a simplified version of the neocognitron. Whereas the latter employs a 16 x 16-element visual field which requires computer simulation, the simplified model uses a 10-element one-dimensional visual field. Two input examples are analyzed: a white sheet which is gradually lowered over a black background, and a white center dot which gradually stretches vertically in both directions until it covers the black background. The model demonstrates invariance with respect to lateral shift.

摘要

在最近的一篇论文中,福岛邦彦描述了一种“新认知机:一种用于模式识别机制的自组织神经网络模型,不受位置偏移的影响”。本文提出了新认知机的一个简化版本。后者采用一个16×16元素的视野,这需要计算机模拟,而简化模型使用一个10元素的一维视野。分析了两个输入示例:一张在黑色背景上逐渐下降的白纸,以及一个白色中心点,它在两个方向上垂直逐渐伸展,直到覆盖黑色背景。该模型展示了相对于横向偏移的不变性。

相似文献

1
A simplified version of Kunihiko Fukushima's Neocognitron.国彦福岛的新认知机的简化版本。
Biol Cybern. 1981;42(1):17-21. doi: 10.1007/BF00335154.
2
Pattern recognition in the neocognitron is improved by neuronal adaptation.新认知机中的模式识别通过神经元适应性得到改善。
Biol Cybern. 1993;70(1):47-53. doi: 10.1007/BF00202565.
3
Neocognitron's parameter tuning by genetic algorithms.
Int J Neural Syst. 1999 Dec;9(6):497-509. doi: 10.1142/s012906579900054x.
4
Neocognitron: a self organizing neural network model for a mechanism of pattern recognition unaffected by shift in position.新认知机:一种用于模式识别机制的自组织神经网络模型,不受位置移动的影响。
Biol Cybern. 1980;36(4):193-202. doi: 10.1007/BF00344251.
5
Artificial vision by multi-layered neural networks: neocognitron and its advances.多层神经网络的人工视觉:新认知机及其进展。
Neural Netw. 2013 Jan;37:103-19. doi: 10.1016/j.neunet.2012.09.016. Epub 2012 Oct 5.
6
An evaluation of the neocognitron.新认知机的评估
IEEE Trans Neural Netw. 1997;8(5):1090-105. doi: 10.1109/72.623211.
7
Global processing of visual stimuli in a neural network of coupled oscillators.视觉刺激在耦合振荡器神经网络中的全局处理。
Proc Natl Acad Sci U S A. 1990 Sep;87(18):7200-4. doi: 10.1073/pnas.87.18.7200.
8
A hybrid cognitive system using production rules to synthesize neocognitrons.
Int J Neural Syst. 1994 Dec;5(4):345-55. doi: 10.1142/s0129065794000335.
9
Temporal encoding of two-dimensional patterns by single units in primate primary visual cortex. I. Stimulus-response relations.灵长类动物初级视觉皮层中单个神经元对二维模式的时间编码。I. 刺激-反应关系。
J Neurophysiol. 1990 Aug;64(2):351-69. doi: 10.1152/jn.1990.64.2.351.
10
Training multi-layered neural network neocognitron.训练多层神经网络 neocognitron。
Neural Netw. 2013 Apr;40:18-31. doi: 10.1016/j.neunet.2013.01.001. Epub 2013 Jan 14.

引用本文的文献

1
Pixel-based machine learning in medical imaging.医学成像中基于像素的机器学习。
Int J Biomed Imaging. 2012;2012:792079. doi: 10.1155/2012/792079. Epub 2012 Feb 28.

本文引用的文献

1
Neocognitron: a self organizing neural network model for a mechanism of pattern recognition unaffected by shift in position.新认知机:一种用于模式识别机制的自组织神经网络模型,不受位置移动的影响。
Biol Cybern. 1980;36(4):193-202. doi: 10.1007/BF00344251.
2
Brain mechanisms of vision.
Sci Am. 1979 Sep;241(3):150-62. doi: 10.1038/scientificamerican0979-150.