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Erschienen in:
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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

Pattern Storage and Recalling Analysis of Hopfield Network for Handwritten Odia Characters Using HOG

verfasst von : Ramesh Chandra Sahoo, Sateesh Kumar Pradhan

Erschienen in: Advances in Machine Learning and Computational Intelligence

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

Auto-associative neural network is a well-known memory model for pattern storage and recall in the field of pattern recognition. In this paper, we present analysis of pattern storage capacity and recall efficiency for handwritten Odia characters with a recurrent auto-associative neural network named Hopfield network using histogram of oriented gradients (HOG) features. Correct and successful recalling of original stored patterns, noisy version of patterns and new patterns (not used in training) of each class are analysed in terms of recalling efficiency. Detail description of our experiment with NIT Rourkela Odia handwritten dataset is demonstrated in this paper, and the state-of-the-art result is remarkable and comparable with other proposed methods.

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Metadaten
Titel
Pattern Storage and Recalling Analysis of Hopfield Network for Handwritten Odia Characters Using HOG
verfasst von
Ramesh Chandra Sahoo
Sateesh Kumar Pradhan
Copyright-Jahr
2021
Verlag
Springer Singapore
Buch
Advances in Machine Learning and Computational Intelligence

Print ISBN: 978-981-15-5242-7

Electronic ISBN: 978-981-15-5243-4

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-15-5243-4_43

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