Large-scale neural network model for multiclass pattern recognition

机译：多尺寸神经网络模型，用于多塑料模式识别

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This paper presents a large-scale neural network training model - a gray-scale interpattern association neural network model for feature extraction and fast training. A neural network based composite filter (NNCF) concept is proposed for neural network training of Fourier plane filters. The NNCF generation methods can selectively enhance features in the Fourier domain. The nonlinear combination of multiple filters through neural network training enables multi-class pattern recognition.

机译：本文介绍了一个大型神经网络训练模型 - 一种灰度嵌板协会神经网络模型，用于特色提取和快速训练。提出了一种神经网络的复合滤波器（NNCF）概念，用于傅里叶平面滤波器的神经网络训练。 NNCF生成方法可以选择性地增强傅立叶域中的特征。通过神经网络训练的多滤波器的非线性组合能够实现多级模式识别。

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来源
《Conference on photonics for processors, neural networks, and memories》|1993年||共12页
会议地点
作者
Taiwei Lu; Freddie S. Lin; Hung Chou; Andrew A. Kostrzewski; Jenkin C. Chen;
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正文语种
中图分类高能物理学;
关键词

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