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Fast recognition of real objects by an optimized hetero-associative neural network

URN zum Zitieren dieses Dokuments: urn:nbn:de:bvb:355-epub-268052

Schmitz, H. J., Pöppel, G., Wünsch, Friedrich und Krey, Uwe (1990) Fast recognition of real objects by an optimized hetero-associative neural network. Journal de Physique 51 (2), S. 167-183.

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Zusammenfassung

We have developed and realized a concept which is very well suited for a quick recognition of highly correlated patterns. For a hetero-associative memory we used a minimal optimized output code (index memory). We constructed a tree structure in which the assignment of indices has been optimized by simulated annealing. Thus the algorithm for optimal stability of the learned patterns works most ...

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Dokumentenart:Artikel
Datum:Januar 1990
Institutionen:Physik > Sonstige Mitarbeiter > Dr. Friedrich Wünsch
Identifikationsnummer:
WertTyp
10.1051/jphys:01990005102016700DOI
Klassifikation:
NotationArt
0705MPACS
Stichwörter / Keywords:computerised pattern recognition -- learning systems -- neural nets -- optical character recognition -- optimisation -- parallel processing
Dewey-Dezimal-Klassifikation:500 Naturwissenschaften und Mathematik > 530 Physik
Status:Veröffentlicht
Begutachtet:Unbekannt / Keine Angabe
An der Universität Regensburg entstanden:Unbekannt / Keine Angabe
Eingebracht am:23 Nov 2012 14:01
Zuletzt geändert:08 Mrz 2017 08:34
Dokumenten-ID:26805
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