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A proposed learning method for pattern recognition with higher order neural networks

机译:一种高阶神经网络模式识别的学习方法

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摘要

It is known that higher order neural networks is effective for translation, rotation and scale invariant pattern recognition. The pattern recognition is realized by the limits between connection weights. In this paper, we propose the learning method to get the limits between connection weights. This method is effective to generalized pattern recognition problem.
机译:众所周知,高阶神经网络对于平移,旋转和尺度不变模式识别是有效的。模式识别是通过连接权重之间的限制实现的。在本文中,我们提出了一种学习方法来获得连接权重之间的限制。该方法对广义模式识别问题有效。

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