Ir al contenido principal

Increase Attractor Capacity using an Ensemble Neural Network

Publicado en Expert Systems with Application

Abstract

This work presents an ensemble of Attractor Neural Networks (ANN) modules, that increases the patterns’ storage, at similar computational cost when compared with a single-module ANN system. We build the ensemble of ANN components, and divide the uniform random patterns’ set into disjoint subsets during the learning stage, such that each subset is assigned to a different component. In this way, a larger overall number of patterns can be stored by the ANN ensemble, where each of its modules has a moderate pattern load, being able to retrieve its corresponding assigned subset with the desired quality. Allowing some noise in the retrieval, we are able to recall a larger number of patterns while discriminating between pattern subsets assigned to each component in the ensemble. We showed that the ANN ensemble system with units is able to approximately triple the maximal capacity of the single ANN, with similar wiring costs. We tested the modularized ANN ensemble for different levels of component dilution, by keeping constant the wiring costs. This approach could be implemented, for instance, with parallel computing in order to tackle computational costly real-world problems.

Entradas populares de este blog

Multiview 3D human pose estimation using improved least-squares and LSTM networks

Publicado en Neurocomputing En este artículo se presenta un método para estimar la pose del cuerpo humano en 3D a partir de múltiples vistas 2D utilizando aprendizaje profundo. El sistema está formado una sucesión de subsistemas. Primeramente, se obtienen las poses 2D usando una red de neuronas profunda que detecta los puntos claves de un esqueleto simplificado del cuerpo en las vistas disponibles. Luego, se recosntruyen las coordenadas 3D de cada punto utilizando una propuesta original, basada en optimización de mínimos cuadrados, que analiza la calidad de las anteriores detecciones 2D para decidir si aceptarlas o no. Una vez que se dispone de las poses 3D, se estima la posición completa del cuerpo, teniendo en cuenta la historia pasada para refinarla mediante una red LSTM. En la parte experimental, el artículo ofrece unos resultados competitivos cuando se compara con trabajos representativos de la literatura. In this paper we present a deep learning based method to estimate the

ASTRID - Análisis y Transcripción Semántica para Imágenes de Documentos Manuscritos

Ministerio de Ciencias, innovación y universidades Advances in the development of methods for automatically extracting and understanding the content of handwritten digitized documents will continue being an important need for our society. This project addresses three challenging computational problems related to automatic handwritten text processing of document images: (1) document layout extraction over unstructured documents, (2) continuous handwritten text recognition under unrestricted conditions and (3) offline verification of human signatures using advanced deep neural models, respectively. The proposed solutions to previous problems will be adapted to several applications presenting a socio-economic interest. In particular: the analysis and transcription of historical documents, and some demographic prediction problems based on use of handwriting (for example, recognizing the gender or handedness of a person). In this project, we will emphasize the application of developments

SSD vs. YOLO for Detection of Outdoor Urban Advertising Panels under Multiple Variabilities

Publicado en Sensors    Este trabajo compara una red SSD con una red YOLO para el problema de detección del paneles de publicidad exterior en entornos urbanos reales.  La detección de paneles de publicidad en imágenes ofrece importantes aplicaciones tanto en el mundo real como en el virtual. Por ejemplo, aplicaciones como Google Street View podrían utilizarla para actualizar o personalizar la publicidad que aparece en las imagenes de las calles.  En nuestros experimentos, tanto las redes SSD como las redes YOLO han producido resultados interesantes ante diferentes tamaños de paneles, condiciones de iluminación, perspectivas de visión, oclusiones parciales, fondos complejos y múltiples paneles en cada escenas.  Debido a la dificultad de encontrar imágenes anotadas para el problema considerado, creamos nuestro propio conjunto de datos para llevar a cabo los experimentos.  La mayor fortaleza del modelo SSD fue la casi eliminación de los casos de Falsos Positivos (FP), situación que es pr