Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "recall" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Binary associative memories with complemented operations
Autorzy:
Gamino-Carranza, Arturo
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/11542699.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
associative memory
neural network
morphological associative memory
perfect recall
pamięć asocjacyjna
sieć neuronowa
pamięć asocjacyjna morfologiczna
Opis:
Associative memories based on lattice algebra are of great interest in pattern recognition applications due to their excellent storage and recall properties. In this paper, a class of binary associative memory derived from lattice memories is presented, which is based on the definition of new complemented binary operations and threshold unary operations. The new learning method generates memories M and W; the former is robust to additive noise and the latter is robust to subtractive noise. In the recall step, the memories converge in a single step and use the same operation as the learning method. The storage capacity is unlimited, and in autoassociative mode there is perfect recall for the training set. Simulation results suggest that the proposed memories have better performance compared to other models.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2023, 33, 2; 249--265
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Image Recall Using a Large Scale Generalized Brain-state-in-a-box Neural Network
Autorzy:
Oh, Ch.
Żak, S. H.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/908482.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
pamięć asocjacyjna
sieć neuronowa
pamięć obrazu
associative memory
Brain-State-in-a-Box (BSB) neural network
overlapping decomposition
image recall
Opis:
An image recall system using a large scale associative memory employing the generalized Brain-State-in-a-Box (gBSB) neural network model is proposed. The gBSB neural network can store binary vectors as stable equilibrium points. This property is used to store images in the gBSB memory. When a noisy image is presented as an input to the gBSB network, the gBSB net processes it to filter out the noise. The overlapping decomposition method is utilized to efficiently process images using their binary representation. Furthermore, the uniform quantization is employed to reduce the size of the data representation of the images. Simulation results for monochrome gray scale and color images are presented. Also, a hybrid gBSB-McCulloch-Pitts neural model is introduced and an image recall system is built around this neural net. Simulation results for this model are presented and compared with the results for the system employing the gBSB neural model.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2005, 15, 1; 99-114
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies