Cognitrone: differenze tra le versioni

Versione delle 09:42, 12 nov 2019

Versione delle 10:17, 12 nov 2019

Riga 1:

Il '''cognitrone'''<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Kunihiko|cognome=Fukushima|data=1975-09-01|titolo=Cognitron: A self-organizing multilayered neural network|rivista=Biological Cybernetics|volume=20|numero=3|pp=121–136|lingua=en|accesso=2019-11-12|doi=10.1007/BF00342633|url=https://doi.org/10.1007/BF00342633}}</ref> è una rete neurale non supervisionata multistrato di tipo gerarchico finalizzata al riconoscimento di pattern. Esso fu pubblicato dallo scienziato Kunihiko Fukushima nel 1975. I neuroni del cognitrone si distinguono in [[Neurone|inibitori ed eccitatori]], e i collegamenti sinaptici tra essi hanno la caratteristica di auto organizzarsi allo scopo di reagire in maniera selettiva al presentarsi di un pattern sul primo degli strati.

Nel modello proposto da Fukushima, sono presenti quattro strati, denominati U0, U1, U3 e U3. Lo strato U0 corrisponde ai neuroni della retina, mentre lo strato U3, si può pensare come lo strato dei neuroni della corteccia cerebrale.

Dal cognitrone fu successivamente sviluppato il neocognitrone<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Kunihiko|cognome=Fukushima|data=1980-04-01|titolo=Neocognitron: A self-organizing neural network model for a mechanism of pattern recognition unaffected by shift in position|rivista=Biological Cybernetics|volume=36|numero=4|pp=193–202|lingua=en|accesso=2019-11-12|doi=10.1007/BF00344251|url=https://doi.org/10.1007/BF00344251}}</ref>, che rispetto al primo ha la caratteristica di poter riconoscere le immagini anche quando queste vengono trasformate in seguito a roto-traslazioni e variazioni di scala, oltre che a piccole deformazioni.

== Note ==

<references/>

{{Apprendimento automatico}}

{{Portale|informatica}}

[[Categoria:Apprendimento automatico]]