El neocognitrón es una red neuronal artificial jerárquica de múltiples capas propuesta por Kunihiko Fukushima en 1979. [1] Se ha utilizado para el reconocimiento de caracteres manuscritos japoneses y otras tareas de reconocimiento de patrones , y sirvió como inspiración para redes neuronales convolucionales . [2]
El neocognitrón se inspiró en el modelo propuesto por Hubel & Wiesel en 1959. Encontraron dos tipos de células en la corteza visual primaria llamadas célula simple y célula compleja , y también propusieron un modelo en cascada de estos dos tipos de células para su uso en el reconocimiento de patrones. Tareas. [3] [4]
El neocognitrón es una extensión natural de estos modelos en cascada. El Neocognitrón consiste en múltiples tipos de células, el más importante de los cuales se llaman S-células y células C. [5] Las características locales son extraídas por las células S, y las células C toleran la deformación de estas características, como los cambios locales. Las características locales en la entrada se integran gradualmente y se clasifican en las capas superiores. [6] La idea de integración de características locales se encuentra en varios otros modelos, como el modelo de red neuronal convolucional , el método SIFT y el método HoG .
Hay varios tipos de neocognitrones. [7] Por ejemplo, algunos tipos de neocognitrón pueden detectar múltiples patrones en la misma entrada mediante el uso de señales hacia atrás para lograr una atención selectiva . [8]
Ver también
Notas
- ^ Fukushima, Kunihiko (octubre de 1979). "位置 ず れ に 影響 さ れ な い パ タ ー ン 認識 機構 の 神 経 回路 の モ デ ル --- ネ オ コ グ ニ ト ロ ン ---" [Modelo de red neuronal para un mecanismo de reconocimiento de patrones que no se ve afectado por el cambio de posición - Neocognitron -]. Trans. IECE (en japonés). J62-A (10): 658–665.
- ^ LeCun, Yann; Bengio, Yoshua; Hinton, Geoffrey (2015). "Aprendizaje profundo". Naturaleza . 521 (7553): 436–444. Código Bib : 2015Natur.521..436L . doi : 10.1038 / nature14539 . PMID 26017442 . S2CID 3074096 .
- ^ David H. Hubel y Torsten N. Wiesel (2005). Cerebro y percepción visual: la historia de una colaboración de 25 años . Oxford University Press EE. UU. pag. 106. ISBN 978-0-19-517618-6.
- ^ Hubel, DH; Wiesel, TN (octubre de 1959). "Campos receptivos de neuronas individuales en la corteza estriada del gato" . J. Physiol . 148 (3): 574–91. doi : 10.1113 / jphysiol.1959.sp006308 . PMC 1363130 . PMID 14403679 .
- ^ Fukushima 1987, p. 83.
- ^ Fukushima 1987, p. 84.
- ^ Fukushima 2007
- ^ Fukushima 1987, págs. 81, 85
Referencias
- Fukushima, Kunihiko (abril de 1980). "Neocognitron: un modelo de red neuronal autoorganizadora para un mecanismo de reconocimiento de patrones que no se ve afectado por el cambio de posición". Cibernética biológica . 36 (4): 193–202. doi : 10.1007 / bf00344251 . PMID 7370364 . S2CID 206775608 .
- Fukushima, Kunihiko; Miyake, S .; Ito, T. (1983). "Neocognitron: un modelo de red neuronal para un mecanismo de reconocimiento visual de patrones". Transacciones IEEE sobre sistemas, hombre y cibernética . SMC-13 (3): 826–834. doi : 10.1109 / TSMC.1983.6313076 . S2CID 8235461 .
- Kunihiko Fukushima. "Un modelo de red neuronal jerárquica para la atención selectiva". En Eckmiller, R. y Von der Malsburg, C. eds. Computadoras neuronales, Springer-Verlag. págs. 81–90. 1987.
- Fukushima, Kunihiko (2007). "Neocognitron" . Scholarpedia . 2 (1): 1717. Bibcode : 2007SchpJ ... 2.1717F . doi : 10.4249 / scholarpedia.1717 .
- Hubel, DH; Wiesel, TN (1959). "Campos receptivos de noreonas individuales en la corteza estriada del gato" . J Physiol . 148 (3): 574–591. doi : 10.1113 / jphysiol.1959.sp006308 . PMC 1363130 . PMID 14403679 .
enlaces externos
- Neocognitron en Scholarpedia
- NeoCognitron por Ing. Gabriel Minarik - aplicación (C #) y video
- Recursos de Neocognitron en Visiome Platform : incluye el entorno MATLAB
- Beholder - un simulador de Neocognitron
- Neocognitron en aprender redes neuronales artificiales