home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ HPAVC / HPAVC CD-ROM.iso / pc / NEOCOG10.ZIP / REFERENC.TXT < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1994-07-15  |  2.7 KB  |  60 lines
  1.  
  2. References to Fukushima's Neocognitron Neural Network Model:
  3.  
  4.  [1]  Fukushima, K. Cognitron: A Self-Organizing Multi-Layered Neural Network.
  5.       Biological Cybernetics, 20, 121-136. (1975)
  6.  
  7.  [2]  Fukushima, K. Neocognitron: A Self-Organizing Neural Network Model
  8.       for a Mechanism of Pattern Recognition Unaffected by Shift in Position.
  9.       Biological Cybernetics, 36(4), 193-202. (1980)
  10.  
  11.  [3]  Fukushima, K. and Miyake, S., Neocognitron: A Self-Organizing Network 
  12.       Capable of Position-Invariant Recognition of Patterns. Proceeding of 
  13.       the 5th International Conference on Pattern Recognition, Vol. 1, pp.
  14.       459-461 (1980) 
  15.  
  16.  [4]* Fukushima, K. and Miyake, S., Neocognitron: A New Algorithm for Pattern 
  17.       Recognition Tolerant of Deformations and Shift in Position. Pattern 
  18.       Recognition, 15, pp. 455-469. (1982) 
  19.  
  20.  [5]  Fukushima, K. A Neural Network Model for Selective Attention in Visual
  21.       Pattern Recognition. Biological Cybernetics, 55, pp. 5-15 (1986)
  22.  
  23.  [6]  Fukushima, K. A Neural Network Model for Selective Attention in Visual
  24.       Pattern Recognition and Associative Recall. Applied Optics, 26, pp.
  25.       4985-4992, (1987)
  26.  
  27.  [7]  Fukushima, K. A Neural Network Model for Visual Pattern Recognition. 
  28.       IEEE Computer, 21(3), 65-73 (1988)
  29.  
  30.  [8]  Fukushima, K. Neocognitron: A Hiearchial Neural Network Capable of Visual
  31.       Pattern Recognition. Neural Networks, 1, 119-130. (1988)
  32.  
  33.  [9]  Fukushima, K. Analysis of the Process of Visual Pattern Recognition by 
  34.       the Neocognitron. Neural Networks, 2, 413-420. (1989)
  35.  
  36. [10]  Fukushima, K., & Wake, N. Handwritten Alphanumeric Character Recognition 
  37.       by the Neocognitron. IEEE Trancaction on Neural Networks, 2(3), 355-365. 
  38.       (1991)
  39.  
  40. [11]  Bernard, E., & Casasent, D. Shift Invariance and the Neocognitron. Neural
  41.       Networks, 3, 403-410. (1990)
  42.  
  43. [12]  Menon, M. & Heinemann, K. G. (1988). Classification of Patterns Using a 
  44.       Self_Organization Neural Network. Neural Computation, 1, 201-215. (1988)
  45.  
  46. [13]  Yamaguchi, T., & Kropatsch, W. G. Disortion-Tolerance Curve of the 
  47.       Neocognitrion with Various Structures, including Pyramid. Proceeding of 
  48.       the 10th International Conference on Pattern Recognition, Atlantic City, 
  49.       New Jersey. (1990)
  50.  
  51. [14]  Hildebrant, T. H. Optimal Training of Thresholded Linear Correlation 
  52.       Classifiers. IEEE Transaction on Neural Networks, 2(6), 577-588. (1991)
  53.  
  54. [15]  Lovell, D., R., & Tsoi, A., C. The Performance of the Neocognitron with 
  55.       Various S-Cell and C-Cell Transfer Functions. Submitted (accepted?) to 
  56.       IEEE Transaction on Neural Networks. (1992)
  57.  
  58.   *   The NeoC Explorer Version 1.0 is based on [4].
  59.  
  60.