New Learning Rules for Hierarchical Neural Networks for Visual Pattern Recognition

用于视觉模式识别的分层神经网络的新学习规则

• 批准号: 25330300
• 负责人: FUKUSHIMA KUNIHIKO
• 金额: $ 3.08万
• 依托单位: Fuzzy Logic Systems Institute
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2013
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2013-04-01 至 2018-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-25330300/
• 关键词: 視覚パターン認識; 多層神経回路; deep CNN; ネオコグニトロン; 学習手法; 内挿ベクトル法; Add-if-Silent; margined WTA; 視覚情報処理; Add-if-Silent則; add-if-silent則; 自己組織化

项目成果

視覚パターン認識とネオコグニトロン

视觉模式识别和新认知机

• 发表时间: 2017
• 作者: 嶺田 築;成瀬 継太郎;山崎大河，岡本佑太，忻欣;Keitaro Naruse;福島邦彦
• 通讯作者: 福島邦彦

One-shot learning with feedback for multi-layered convolutional network

多层卷积网络的带反馈的一次性学习

• 发表时间: 2014
• 作者: 池田 徹志;石黒 浩;ディラン グラース;塩見 昌裕;宮下 敬宏;萩田 紀博;K. Fukushima
• 通讯作者: K. Fukushima

Springer Handbook of Bio-/Neuro-Informatics, (Chapter 44)

施普林格生物/神经信息学手册（第 44 章）

• 发表时间: 2014
• 作者: K. Fukushima;(editor: Nikola Kasabov)
• 通讯作者: (editor: Nikola Kasabov)

ネオコグニトロンと畳み込みニューラルネットワーク ― 頑強な視覚パターン認識を目指して

Neocognitron 和卷积神经网络 - 迈向稳健的视觉模式识别

• 发表时间: 2018
• 作者: 今井秋介，山崎大河;忻欣;泉晋作;K. Fukushima;福島邦彦
• 通讯作者: 福島邦彦

ネオコグニトロンにおける中間素子数と認識性能との関係性

新认知器中中间元件数量与识别性能的关系

• 发表时间: 2017
• 作者: 毬山利貞;福島邦彦;遠藤覚;松本渉
• 通讯作者: 松本渉