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2D sparse distributed memory-optical neural network for pattern recognition

机译:用于模式识别的2D稀疏分布式存储-光学神经网络

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摘要

An implementation of a Kanerva neural network using optical techniques is presented. The advantages of this paradigm over conventional algorithms in 2D signal recognition and reconstruction tasks are shown, as its ease of implementation using optical methods in the estimation of the weight matrix, reducing learning time.
机译:提出了使用光学技术的Kanerva神经网络的实现。显示了该范例在2D信号识别和重建任务中优于常规算法的优势,因为它在权重矩阵的估计中使用光学方法易于实现,从而减少了学习时间。

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