Publication

An Optical Thresholding Perceptron

1997
Reports

Résumé

An implementation of an optical perceptron with a soft optical threshold trained with an adapted BP algorithm is described as a precursor to an optical multilayer perceptron (MLP). It has 64 inputs and ten outputs. The soft threshold is implemented by a liquid crystal light valve. Experimental results on perceptron recall are also reported. The effect of a modified grey-scale to weight mapping for weight levels implemented by LCTVs is evaluated based on the results of handwritten digit recognition.

Source officielle

Graph Chat

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.

1997
Reports

Résumé

Source officielle

Concepts associés (24)

Réseau de neurones artificiels

Un réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.

Types of artificial neural networks

There are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.

Apprentissage profond

L'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.

Afficher plus

Publications associées (32)

Afficher plus

An Optical Thresholding Perceptron

Chattez avec Graph Search

Fundamental Limits and Solvable Models of Feature Learning in High-Dimensional Models and Attention Networks

Learning and Control with Generalization and Stability Certificates

Load history effects in fiber–polymer composites: A CRNN-based hybrid deep learning approach for fatigue life prediction and structural health monitoring via infrared thermography