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Neural networks with Fourier plane nonlinear filtering for pattern recognition.

机译：具有傅里叶平面非线性滤波的神经网络用于模式识别。

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摘要

We propose using Fourier plane nonlinear filtering to construct a two-layer neural network for pattern recognition. Nonlinear filtering techniques are used between the input layer and the first layer. We show that nonlinear filtering forms a locally closed convex region in the pattern space, which can be easily used to approximate any complex region. We show that a two-layer network with nonlinear filters can be used to form complex regions for complicated pattern recognition problems. This two-layer network has the following advantages: the size of the network is comparatively small; the training is always convergent; and the network does not necessarily need the information from the other classes to form the decision region.; Phase encoding of the reference pattern for the Fourier plane nonlinear filtering is analyzed. We show that phase encoded nonlinear filtering can be used to construct a two-layer network for pattern recognition. The advantage of using phase encoding is its security.; Composite images can be formed from the training images. When the composite images are used as the connecting weights, the hidden units can be reduced. We construct a two-layer network using nonlinear filters with composite images for face recognition.
机译：我们建议使用傅立叶平面非线性滤波来构建用于模式识别的两层神经网络。在输入层和第一层之间使用非线性滤波技术。我们表明，非线性滤波在模式空间中形成局部封闭的凸区域，可以轻松地用于近似任何复杂区域。我们表明，具有非线性滤波器的两层网络可用于形成复杂区域，以解决复杂的模式识别问题。这种两层网络具有以下优点：网络规模较小。培训总是收敛的；网络不一定需要来自其他类别的信息来形成决策区域。分析了用于傅立叶平面非线性滤波的参考图案的相位编码。我们表明，相位编码的非线性滤波可用于构造模式识别的两层网络。使用相位编码的优点是它的安全性。合成图像可以由训练图像形成。将合成图像用作连接权重时，可以减少隐藏的单位。我们使用带有用于人脸识别的合成图像的非线性滤波器构建一个两层网络。

著录项

  • 作者

    Li, Jian.;

  • 作者单位

    The University of Connecticut.;

  • 授予单位 The University of Connecticut.;
  • 学科 Engineering Electronics and Electrical.; Artificial Intelligence.
  • 学位 Ph.D.
  • 年度 1996
  • 页码 139 p.
  • 总页数 139
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 无线电电子学、电信技术;人工智能理论;
  • 关键词

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