펄스 결합 신경망: 이미지의 번역, 회전, 크기, 왜곡 및 강도 신호 불변성

Eckhorn 외의 연결 장 신경망 모델은 고양이 피질에서 특징 의존적인 시각적 활동에 의해 유도된 신경 조합 간의 경험적으로 관찰된 동기적 활동을 설명하기 위해 도입되었습니다. 이 모델은 유사한 활동을 가진 신경에서 동기적 펄스 폭발을 생성하여, 효과적으로 위상과 펄스 주파수에 따라 그룹화합니다. 이는 유사성에 따른 그룹화라는 기본적인 새로운 기능을 제공합니다. 동기적 폭발은 강한 연결 강도의 한계에서 얻어집니다. 여러 번 폭발이 거의 없거나 있는 정도로 중간-약한 연결이 특징인 연결 장 모델이 조사됩니다. 이 한계에서는 동적이고 지역적으로 주기적인 이동 파동이 존재하며, 그 시간 신호는 2차원 입력 이미지의 기하학적 구조를 인코딩합니다. 이 신호는 변환, 크기, 회전, 왜곡 및 강도에 민감하지 않게 설계될 수 있습니다. 이 파동은 물리적 상호 연결 거리 너머의 정보를 전송합니다. 이 모델은 광학 하이브리드 시연 시스템에 구현됩니다. 시뮬레이션과 광학 시스템의 결과가 제시됩니다.