論文の概要: A Novel ANN Structure for Image Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04586v1
• Date: Fri, 9 Oct 2020 14:07:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 04:29:43.548908
• Title: A Novel ANN Structure for Image Recognition
• Title（参考訳）: 画像認識のための新しいANN構造
• Authors: Shilpa Mayannavar, Uday Wali, and V M Aparanji
• Abstract要約: 本稿では,画像認識のためのニューラルモデルであるARN(Multi-layer Auto Resonance Networks)を提案する。 Nodesと呼ばれるALNのニューロンは、入力が"カバー"内にあるとき、入力パターンにラッチオンして共鳴する
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The paper presents Multi-layer Auto Resonance Networks (ARN), a new neural model, for image recognition. Neurons in ARN, called Nodes, latch on to an incoming pattern and resonate when the input is within its 'coverage.' Resonance allows the neuron to be noise tolerant and tunable. Coverage of nodes gives them an ability to approximate the incoming pattern. Its latching characteristics allow it to respond to episodic events without disturbing the existing trained network. These networks are capable of addressing problems in varied fields but have not been sufficiently explored. Implementation of an image classification and identification system using two-layer ARN is discussed in this paper. Recognition accuracy of 94% has been achieved for MNIST dataset with only two layers of neurons and just 50 samples per numeral, making it useful in computing at the edge of cloud infrastructure.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,画像認識のためのニューラルモデルであるARN(Multi-layer Auto Resonance Networks)を提案する。 ノードと呼ばれるarnのニューロンは、入射パターンにラッチし、入力が「被覆」内にあるときに共鳴する。 共鳴により、ニューロンは耐雑音性と調節性を持つ。 ノードのカバレッジは、入ってくるパターンを近似する機能を提供する。 そのラッチ特性により、既存のトレーニングネットワークを妨害することなく、エピソードイベントに応答することができる。 これらのネットワークは様々な分野の問題を解決することができるが、十分に検討されていない。 本稿では,2層arnを用いた画像分類・識別システムの実装について述べる。 MNISTデータセットの認識精度は、ニューロンの2つの層と1つの数値あたり50個のサンプルで達成されており、クラウドインフラストラクチャのエッジでのコンピューティングに有用である。

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