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【24h】

Modified high-order neural network for invariant pattern recognition

机译:改进的高阶神经网络用于不变模式识别

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摘要

A modification for high-order neural networks (HONN) is described. The proposed modified HONN takes into account prior knowledge of the binary patterns that must be learned. This significantly reduces hence computation time as well as memory requirements for network configuration and weight storage. An "approximately equal triangles" scheme for weight sharing is also proposed. These modifications enable the efficient computation of HON Ns for image fields of greater that 100 x 100 pixels without any loss of pattern information.
机译:描述了对高阶神经网络(HONN)的修改。所提出的改进的HONN考虑了必须学习的二进制模式的先验知识。因此,这显着减少了计算时间以及网络配置和权重存储的内存需求。还提出了用于重量分配的“近似相等的三角形”方案。这些修改使得能够对大于100 x 100像素的图像场进行HON Ns的高效计算,而不会丢失图案信息。

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