Неокогнитрон

Неокогнитрон (англ. Neocognitron) — иерархическая многослойная искусственная нейронная сеть, сверточного типа, производная от когнитрона и предложенная Кунихикой Фукусимой (1980 г.), способная к робастному распознаванию образов, обычно обучаемая по принципу «обучение без учителя». Сеть данного вида также часто применяется для распознавания рукописного текста и OCR, образов с сильно искажённой или зашумлённой структурой. Прообраз сети был позаимствован из модели, предложенной Хьюбелом и Визелем (1959 г.), согласно которой, существует два вида клеток в первичной зрительной коре: простая и сложная клетка, расположенные каскадно. Неокогнитрон также состоит из каскадно соединённых нейронов S-типа (простой, англ. simple) и C-типа (сложный, англ. complex). В процессе работы сети, локальные признаки образа извлекаются при помощи клеток S-типа, а искажения признаков, такие как, например, сдвиг, — компенсируются клетками C-типа. Локальные признаки на входе обобщаются поэтапно, и окончательная классификация выполняется в оконечных слоях. Подобная идея обобщения локальных признаков также применяется в сетях «LeNet» и «SIFT».

Принцип действия

Отличия от когнитрона

Когнитрон и неокогнитрон имеют определенное сходство, но между ними также существуют фундаментальные различия, связанные с эволюцией исследований авторов. Оба образца являются многоуровневыми иерархическими сетями, организованными аналогично зрительной коре. В то же время неокогнитрон более соответствует модели зрительной системы, описанной в работе Hubel D. H. и Wiesel T. N.^[1] В результате неокогнитрон является намного более мощной парадигмой с точки зрения способности распознавать образы независимо от их преобразований, вращений, искажений и изменений масштаба. Как и когнитрон, неокогнитрон использует самоорганизацию в процессе обучения, хотя была описана версия ^[2], в которой вместо этого использовалось управляемое обучение.^[3]

Методика обучения

Этот раздел статьи ещё не написан. Согласно замыслу одного из участников Википедии, на этом месте должен располагаться специальный раздел. Вы можете помочь проекту, написав этот раздел.

Разновидности неокогнитрона

Этот раздел статьи ещё не написан. Согласно замыслу одного из участников Википедии, на этом месте должен располагаться специальный раздел. Вы можете помочь проекту, написав этот раздел.

Примечания

1. ↑ Hubel D. H., Wiesel T. N. Receptive fields, binocular interaction and functional architecture in the cat's visual cortex. Journal of Physiology 160:106–54. — 1962.
2. ↑ Fukushima К., Miyake S., Takayuki I. Neocognitron: A neural network model for a mechanism of visual pattern recognition. IEEE Transaction on Systems, Man and Cybernetics SMC–13(5):826–34. — 1983.
3. ↑ Ф. Уоссермен. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. Перевод на русский язык, Ю. А. Зуев, В. А. Точенов. — 1992.

Cсылки

• Программная реализация неокогнитрона на C#
• Программная реализация неокогнитрона на Delphi 6