Facet classification neural network

Details Facet classification neural network Facet classification neural network

G - Physics

06

K

G06K 9/64 (2006.01)

Patent

CA 2178607

A classification neural network (160) for piecewise linearly separating an input space to classify input patterns is described. The multilayered neural network (160) comprises an input node (162), a plurality of difference nodes (164) in a first layer, a minimum node (170), a plurality of perceptron nodes (166) in a second layer and an output node (168). In operation, the input node (162) broadcasts the input pattern to all of the difference nodes (164). The difference nodes (164), along with the minimum node (170), identify in which vomoi cell of the piecewise linear separation the input pattern lies. The difference node defining the vomoi cell localizes input pattern to a local coordinate space and sends it to a corresponding perceptron, which produces a class designator for the input pattern.

Un réseau (160) neuronal de classification permet de séparer de façon linéaire, par éléments, un espace d'entrée pour classer des motifs d'entrée. Ce réseau (160) neuronal multicouches comprend un point nodal (162) d'entrée, plusieurs points nodaux (164) de différenciation disposés dans une première couche, un point nodal (170) minimum, plusieurs points nodaux (166) de perceptrons placés dans une deuxième couche et un point nodal (168) de sortie. Pendant le fonctionnement, le point nodal (162) d'entrée envoie le motif d'entrée à tous les points nodaux (164) de différenciation qui, avec le point nodal (170) minimum, identifient de quelle cellule de vornoi de la séparation linéaire par éléments relève ce motif d'entrée. Le point nodal de différenciation qui définit la cellule de vornoi attribue le motif d'entrée à un espace à coordonnées locales et l'envoie au perceptron correspondant, ce qui permet d'obtenir un désignateur de classe destiné au motif d'entrée.

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