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Originaltitel:
Pattern recognition with phase oscillator networks: Analysis and experimental verification of a novel architecture
Übersetzter Titel:
Mustererkennung mit Netzwerken aus Phasenoszillatoren: Analyse und experimentelle Verifikation einer neuartigen Architektur
Autor:
Heger, Daniel
Jahr:
2018
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Physik
Betreuer:
Krischer, Katharina (Prof. Dr.)
Gutachter:
Krischer, Katharina (Prof. Dr.); Gerland, Ulrich (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
PHY Physik
Stichworte:
oscillators, neural network, nonlinear, electronics
Übersetzte Stichworte:
Oszillatoren, Neuronale Netze, nichtlinear, Elektronik
TU-Systematik:
CHE 100d; PHY 000d
Kurzfassung:
Uncertain recognition success, unfavorable scaling of connection complexity, or dependence on complex external input impair current oscillatory neural networks for pattern recognition. We present a network architecture of coupled oscillators for pattern recognition with none of the mentioned flaws. Possible output patterns are isolated attractors of the system and simple criteria for recognition success are derived from the basins of attraction. These predictions were experimentally validated wi...     »
Übersetzte Kurzfassung:
Bisherige Netzwerke aus Oszillatoren, die zur Mustererkennung genutzt werden sollen, weisen nicht vernachlässigbare Fehlerraten auf, skalieren ungünstig oder benötigen komplexe zeitabhängige Signale, die außerhalb des Netzwerks erzeugt werden müssen. Diese Arbeit stellt eine Netzwerkarchitektur vor, welche keinen der oben genannten Nachteile zeigt. Mögliche Ausgabemuster sind isolierte Attraktoren des Systems und einfache Kriterien für den Erfolg eines Erkennungsprozesses werden hergeleitet. Ei...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1445307
Eingereicht am:
25.06.2018
Mündliche Prüfung:
10.10.2018
Dateigröße:
7025718 bytes
Seiten:
166
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20181010-1445307-1-1
Letzte Änderung:
12.12.2018
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