| http://dbpedia.org/ontology/abstract
|
ネオコグニトロン（英: Neocognitron）は、1979年に福島邦彦によって提 … ネオコグニトロン（英: Neocognitron）は、1979年に福島邦彦によって提唱された畳み込みニューラルネットワークである。 畳み込みの手法を導入する以前のコグニトロン（「教師なし学習」を行う多層神経回路）では位置ずれや変形の影響を受けやすかった。このため、形の類似性だけに基づいてパターン認識することを目的としてネオコグニトロンが開発された。ネオコグニトロンは複数の種類の細胞から構成され、その中で最も重要な細胞は「S細胞」および「C細胞」と呼ばれる 。局所特徴量はS細胞によって抽出され、微小変位（local shift）といったこれらの特徴の変形はC細胞に委ねられている。入力中の局所特徴量は、隠れ層によって徐々に統合され、分類される。 デイヴィッド・ヒューベルとトルステン・ウィーセルが1959年に提唱したモデルから発想を得ている。彼らは「」および「」と呼ばれる一次視覚野の2種類の細胞を発見し、パターン認識タスクにおいて使用されるこれら2種類の細胞のカスケードモデルを提唱した。 1998年、ヤン・ルカンらはネオコグニトロンにバックプロパゲーションによる教師あり学習を適用し、LeNet と名付けて公表した。手書き文字認識やその他のパターン認識の課題に用いられている。 ネオコグニトロンには様々な種類が存在する。例えば、ある種のネオコグニトロンは、逆伝播シグナルを用いることによって同一入力中の複数のパターンを検出でき、選択的注意（selective attention）を達成する。パターンを検出でき、選択的注意（selective attention）を達成する。
, Неокогнітрон — згорткова ієрархічна, багат … Неокогнітрон — згорткова ієрархічна, багатошарова штучна нейронна мережа, заснована на принципах навчання без учителя. Розроблена професором у 1980 році і являє собою подальший розвиток когнітрону.Модель заснована на дослідах в галузі нейробіології і являє собою спрощену модель організації зорової кори ссавців.Некогонітрон має багаторічну історію, величезну кількість модифікацій мережі, значно поліпшуючих її можливості. Професор Фукусіма регулярно публікує нові розробки та доповнення мережі, що робить процес навчання та розпізнання ліпшим з року в рік.Неокогнітрон пристосований для розпізнання візуальних даних, окрім того існують модифікації, які дозволяють навчатися з учителем через ручний вибір відповідних репрезентативних нейронів на клітинній площині, або менш популярний, через метод зворотного поширення помилки. через метод зворотного поширення помилки.
, Неокогнитрон (англ. Neocognitron) — иерарх … Неокогнитрон (англ. Neocognitron) — иерархическая многослойная искусственная нейронная сеть, сверточного типа, производная от когнитрона и предложенная Кунихикой Фукусимой (1980 г.), способная к робастному распознаванию образов, обычно обучаемая по принципу «обучение без учителя». Сеть данного вида также часто применяется для распознавания рукописного текста и OCR, образов с сильно искажённой или зашумлённой структурой. Прообраз сети был позаимствован из модели, предложенной Хьюбелом и Визелем (1959 г.), согласно которой, существует два вида клеток в первичной зрительной коре: простая и сложная клетка, расположенные каскадно. Неокогнитрон также состоит из каскадно соединённых нейронов S-типа (простой, англ. simple) и C-типа (сложный, англ. complex). В процессе работы сети, локальные признаки образа извлекаются при помощи клеток S-типа, а искажения признаков, такие как, например, сдвиг, — компенсируются клетками C-типа. Локальные признаки на входе обобщаются поэтапно, и окончательная классификация выполняется в оконечных слоях. Подобная идея обобщения локальных признаков также применяется в сетях «» и «SIFT».ков также применяется в сетях «» и «SIFT».
, The neocognitron is a hierarchical, multil … The neocognitron is a hierarchical, multilayered artificial neural network proposed by Kunihiko Fukushima in 1979. It has been used for Japanese handwritten character recognition and other pattern recognition tasks, and served as the inspiration for convolutional neural networks. The neocognitron was inspired by the model proposed by Hubel & Wiesel in 1959. They found two types of cells in the visual primary cortex called simple cell and complex cell, and also proposed a cascading model of these two types of cells for use in pattern recognition tasks. The neocognitron is a natural extension of these cascading models. The neocognitron consists of multiple types of cells, the most important of which are called S-cells and C-cells. The local features are extracted by S-cells, and these features' deformation, such as local shifts, are tolerated by C-cells. Local features in the input are integrated gradually and classified in the higher layers. The idea of local feature integration is found in several other models, such as the Convolutional Neural Network model, the SIFT method, and the HoG method. There are various kinds of neocognitron. For example, some types of neocognitron can detect multiple patterns in the same input by using backward signals to achieve selective attention.rd signals to achieve selective attention.
, Das Neocognitron ist ein hierarchisches me … Das Neocognitron ist ein hierarchisches mehrschichtiges künstliches neuronales Netz, welches von Kunihiko Fukushima bereits 1980 entwickelt wurde. Seitdem wurde es immer wieder verbessert und an das visuelle Wahrnehmungssystem angepasst. Es kommt zum Beispiel bei der Erkennung handschriftlicher Zeichen und bei anderen Mustererkennungs-Aufgaben zum Einsatz.ren Mustererkennungs-Aufgaben zum Einsatz.
, النِيوكُونِيِيتْرُون أو النِيوكُوغْنِيتْرُ … النِيوكُونِيِيتْرُون أو النِيوكُوغْنِيتْرُون (بالإنجليزية: Neocognitron) هو نوع من الشَبَكات العُصبونِية الهرمية ومتعددة المستويات، أُقترحت في عام 1980 من قبل خبير الذكاء الصناعي الياباني كينيهيكو فيكيشيما (Kunihiko Fukushima). وهي تستعمل في التعرف البصري على أنساق الكتابة اليدوية وغيرها من مهام تمييز الأنماط.تابة اليدوية وغيرها من مهام تمييز الأنماط.
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageExternalLink
|
http://neocognitron.euweb.cz/index.html +
, http://corvex.okazolab.com/neocognitron +
, https://archive.today/20130218193014/http:/platform.visiome.neuroinf.jp/modules/xoonips/detail.php%3Fitem_id=5738 +
, http://www.scholarpedia.org/article/Neocognitron +
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageID
|
6092601
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageLength
|
5293
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageRevisionID
|
1049961587
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageWikiLink
|
http://dbpedia.org/resource/Scale-invariant_feature_transform +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Artificial_neural_networks +
, http://dbpedia.org/resource/Scholarpedia +
, http://dbpedia.org/resource/Deep_learning +
, http://dbpedia.org/resource/Kunihiko_Fukushima +
, http://dbpedia.org/resource/Receptive_field +
, http://dbpedia.org/resource/Handwriting_recognition +
, http://dbpedia.org/resource/Artificial_neural_network +
, http://dbpedia.org/resource/David_H._Hubel +
, http://dbpedia.org/resource/Selective_attention +
, http://dbpedia.org/resource/Histogram_of_oriented_gradients +
, http://dbpedia.org/resource/Pattern_recognition +
, http://dbpedia.org/resource/Complex_cell +
, http://dbpedia.org/resource/Simple_cell +
, http://dbpedia.org/resource/Convolutional_Neural_Network +
, http://dbpedia.org/resource/Torsten_Wiesel +
, http://dbpedia.org/resource/Self-organizing_map +
, http://dbpedia.org/resource/Convolutional_neural_network +
, http://dbpedia.org/resource/Unsupervised_learning +
|
| http://dbpedia.org/property/wikiPageUsesTemplate
|
http://dbpedia.org/resource/Template:Compu-AI-stub +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Short_description +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Cite_journal +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Reflist +
|
| http://purl.org/dc/terms/subject
|
http://dbpedia.org/resource/Category:Artificial_neural_networks +
|
| http://purl.org/linguistics/gold/hypernym
|
http://dbpedia.org/resource/Network +
|
| http://www.w3.org/ns/prov#wasDerivedFrom
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Neocognitron?oldid=1049961587&ns=0 +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/isPrimaryTopicOf
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Neocognitron +
|
| owl:sameAs |
https://global.dbpedia.org/id/4rAUa +
, http://dbpedia.org/resource/Neocognitron +
, http://ru.dbpedia.org/resource/%D0%9D%D0%B5%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%B8%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BD +
, http://rdf.freebase.com/ns/m.0fpr4z +
, http://www.wikidata.org/entity/Q669754 +
, http://ar.dbpedia.org/resource/%D9%86%D9%8A%D9%88%D9%83%D9%88%D9%86%D9%8A%D9%8A%D8%AA%D8%B1%D9%88%D9%86 +
, http://de.dbpedia.org/resource/Neocognitron +
, http://yago-knowledge.org/resource/Neocognitron +
, http://ja.dbpedia.org/resource/%E3%83%8D%E3%82%AA%E3%82%B3%E3%82%B0%E3%83%8B%E3%83%88%E3%83%AD%E3%83%B3 +
, http://uk.dbpedia.org/resource/%D0%9D%D0%B5%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D1%96%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BD +
|
| rdf:type |
http://dbpedia.org/class/yago/ComputerArchitecture106725249 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Communication100033020 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Abstraction100002137 +
, http://dbpedia.org/ontology/Broadcaster +
, http://dbpedia.org/class/yago/Specification106725067 +
, http://dbpedia.org/class/yago/NeuralNetwork106725467 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Statement106722453 +
, http://dbpedia.org/class/yago/WikicatNeuralNetworks +
, http://dbpedia.org/class/yago/Message106598915 +
, http://dbpedia.org/class/yago/WikicatArtificialNeuralNetworks +
, http://dbpedia.org/class/yago/Description106724763 +
|
| rdfs:comment |
Неокогнитрон (англ. Neocognitron) — иерарх … Неокогнитрон (англ. Neocognitron) — иерархическая многослойная искусственная нейронная сеть, сверточного типа, производная от когнитрона и предложенная Кунихикой Фукусимой (1980 г.), способная к робастному распознаванию образов, обычно обучаемая по принципу «обучение без учителя». Сеть данного вида также часто применяется для распознавания рукописного текста и OCR, образов с сильно искажённой или зашумлённой структурой. Прообраз сети был позаимствован из модели, предложенной Хьюбелом и Визелем (1959 г.), согласно которой, существует два вида клеток в первичной зрительной коре: простая и сложная клетка, расположенные каскадно. Неокогнитрон также состоит из каскадно соединённых нейронов S-типа (простой, англ. simple) и C-типа (сложный, англ. complex). В процессе работы сети, локальные призна. В процессе работы сети, локальные призна
, The neocognitron is a hierarchical, multil … The neocognitron is a hierarchical, multilayered artificial neural network proposed by Kunihiko Fukushima in 1979. It has been used for Japanese handwritten character recognition and other pattern recognition tasks, and served as the inspiration for convolutional neural networks. The neocognitron was inspired by the model proposed by Hubel & Wiesel in 1959. They found two types of cells in the visual primary cortex called simple cell and complex cell, and also proposed a cascading model of these two types of cells for use in pattern recognition tasks.ells for use in pattern recognition tasks.
, Неокогнітрон — згорткова ієрархічна, багат … Неокогнітрон — згорткова ієрархічна, багатошарова штучна нейронна мережа, заснована на принципах навчання без учителя. Розроблена професором у 1980 році і являє собою подальший розвиток когнітрону.Модель заснована на дослідах в галузі нейробіології і являє собою спрощену модель організації зорової кори ссавців.Некогонітрон має багаторічну історію, величезну кількість модифікацій мережі, значно поліпшуючих її можливості. Професор Фукусіма регулярно публікує нові розробки та доповнення мережі, що робить процес навчання та розпізнання ліпшим з року в рік.Неокогнітрон пристосований для розпізнання візуальних даних, окрім того існують модифікації, які дозволяють навчатися з учителем через ручний вибір відповідних репрезентативних нейронів на клітинній площині, або менш популярний, через метод площині, або менш популярний, через метод
, Das Neocognitron ist ein hierarchisches me … Das Neocognitron ist ein hierarchisches mehrschichtiges künstliches neuronales Netz, welches von Kunihiko Fukushima bereits 1980 entwickelt wurde. Seitdem wurde es immer wieder verbessert und an das visuelle Wahrnehmungssystem angepasst. Es kommt zum Beispiel bei der Erkennung handschriftlicher Zeichen und bei anderen Mustererkennungs-Aufgaben zum Einsatz.ren Mustererkennungs-Aufgaben zum Einsatz.
, ネオコグニトロン（英: Neocognitron）は、1979年に福島邦彦によって提 … ネオコグニトロン（英: Neocognitron）は、1979年に福島邦彦によって提唱された畳み込みニューラルネットワークである。 畳み込みの手法を導入する以前のコグニトロン（「教師なし学習」を行う多層神経回路）では位置ずれや変形の影響を受けやすかった。このため、形の類似性だけに基づいてパターン認識することを目的としてネオコグニトロンが開発された。ネオコグニトロンは複数の種類の細胞から構成され、その中で最も重要な細胞は「S細胞」および「C細胞」と呼ばれる 。局所特徴量はS細胞によって抽出され、微小変位（local shift）といったこれらの特徴の変形はC細胞に委ねられている。入力中の局所特徴量は、隠れ層によって徐々に統合され、分類される。 デイヴィッド・ヒューベルとトルステン・ウィーセルが1959年に提唱したモデルから発想を得ている。彼らは「」および「」と呼ばれる一次視覚野の2種類の細胞を発見し、パターン認識タスクにおいて使用されるこれら2種類の細胞のカスケードモデルを提唱した。 1998年、ヤン・ルカンらはネオコグニトロンにバックプロパゲーションによる教師あり学習を適用し、LeNet と名付けて公表した。手書き文字認識やその他のパターン認識の課題に用いられている。t と名付けて公表した。手書き文字認識やその他のパターン認識の課題に用いられている。
, النِيوكُونِيِيتْرُون أو النِيوكُوغْنِيتْرُ … النِيوكُونِيِيتْرُون أو النِيوكُوغْنِيتْرُون (بالإنجليزية: Neocognitron) هو نوع من الشَبَكات العُصبونِية الهرمية ومتعددة المستويات، أُقترحت في عام 1980 من قبل خبير الذكاء الصناعي الياباني كينيهيكو فيكيشيما (Kunihiko Fukushima). وهي تستعمل في التعرف البصري على أنساق الكتابة اليدوية وغيرها من مهام تمييز الأنماط.تابة اليدوية وغيرها من مهام تمييز الأنماط.
|
| rdfs:label |
Неокогнитрон
, Неокогнітрон
, ネオコグニトロン
, نيوكونييترون
, Neocognitron
|
