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Erschienen in:
Utilizing Fuzzy-SVM and a Subject Database to Reduce the Calibration Time of P300-Based BCI Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2010 | OriginalPaper | Buchkapitel

Increased Robustness against Background Noise: Pattern Recognition by a Neocognitron

verfasst von : Kunihiko Fukushima

Erschienen in: Neural Information Processing. Models and Applications

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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The

neocognitron

is a hierarchical multi-layered neural network capable of robust visual pattern recognition. It has been demonstrated that recent versions of the neocognitron exhibit excellent performance for recognizing handwritten digits. When characters are written on a noisy background, however, recognition rate was not always satisfactory. This paper proposes several modifications, by which the neocognitrons can be much more robust against background noise.

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Metadaten
Titel
Increased Robustness against Background Noise: Pattern Recognition by a Neocognitron
verfasst von
Kunihiko Fukushima
Copyright-Jahr
2010
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Neural Information Processing. Models and Applications

Print ISBN: 978-3-642-17533-6

Electronic ISBN: 978-3-642-17534-3

Copyright-Jahr: 2010

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-17534-3_71