Неокогнитрон ( англ. Neocognitron ) — иерархическая многослойная искусственная нейронная сеть , сверточного типа, производная от когнитрона и предложенная (англ.) ( (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 ».

Принцип действия

Отличия от когнитрона

Когнитрон и неокогнитрон имеют определенное сходство, но между ними также существуют фундаментальные различия, связанные с эволюцией исследований авторов. Оба образца являются иерархическими сетями , организованными аналогично зрительной коре. В то же время неокогнитрон больше соответствует модели зрительной системы, описанной в работе Hubel D. H. и Wiesel T. N. В результате неокогнитрон является намного более мощной парадигмой с точки зрения способности распознавать образы независимо от их преобразований, вращений, искажений и изменений масштаба. Как и когнитрон , неокогнитрон использует в процессе обучения, хотя была описана версия , в которой вместо этого использовалось управляемое обучение.

Методика обучения

Разновидности неокогнитрона

Существуют разные виды неокогнитронов. Например, некоторые типы неокогнитронов могут обнаруживать несколько паттернов в одном и том же входе, используя обратные сигналы для достижения избирательного внимания.

Примечания

Ссылки

• от 7 февраля 2011 на Wayback Machine
• от 20 ноября 2012 на Wayback Machine

Это заготовка статьи об искусственном интеллекте . Помогите Википедии, дополнив её.