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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

9. Artificial Neural Network

verfasst von : Dr. Dengsheng Zhang

Erschienen in: Fundamentals of Image Data Mining

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This chapter covers one of the hottest topics and one of the most powerful machines in computing world, i.e., CNN. The chapter begins with the introduction of artificial neurons and a review of perceptron. A simple ANN and nonlinear ANN are formally introduced in the next. After describing activation and inhibition techniques, a very important BP algorithm is formulated and illustrated in great details. The second part of the chapter dedicates to CNN which is a breakthrough development on ANN technology. This part begins with the introduction of CNN architecture followed by step-by-step anatomy and description of the CNN convolution layers. The chapter concludes with the visualization and Matlab implementation of a real CNN architecture. Readers are shown with the insight view of the actual CNN with great details.

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Literatur
1.
Zurück zum Zitat Gose E, Johnsonbaugh R, Jost S (1996) Pattern recognition and image analysis. Prentice Hall Gose E, Johnsonbaugh R, Jost S (1996) Pattern recognition and image analysis. Prentice Hall
2.
Zurück zum Zitat Tivive F, Bouzerdoum A (2005) Efficient training algorithms for a class of shunting inhibitory convolutional neural networks. IEEE Trans Neural Netw 16(3):541–556CrossRef Tivive F, Bouzerdoum A (2005) Efficient training algorithms for a class of shunting inhibitory convolutional neural networks. IEEE Trans Neural Netw 16(3):541–556CrossRef
6.
Zurück zum Zitat Ioffe S, Szegedy C (2015) Batch normalization: accelerating deep network training by reducing internal covariate shift. In: Proceedings of the 32nd international conference on international conference on machine learning, no 37, pp 448–456 Ioffe S, Szegedy C (2015) Batch normalization: accelerating deep network training by reducing internal covariate shift. In: Proceedings of the 32nd international conference on international conference on machine learning, no 37, pp 448–456
Metadaten
Titel
Artificial Neural Network
verfasst von
Dr. Dengsheng Zhang
Copyright-Jahr
2019
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-17989-2_9

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