We present an application of back-propagation networks to handwritten digit recognition. Minimal preprocessing of the data was required, but architecture of the network was highly constrained and specifically designed for the task. The input of the network consists of normalized images of isolated digits. The method has 1% error rate and about a 9% reject rate on zipcode digits provided by the U.S. Postal Service.
Notas/Comentarios de Juan Ignacio Godino:
Este trabajo presenta por primera vez la idea de Red Neuronal Convolucional (CNN). Las CNN son un tipo especializado de redes neuronales que utilizan en al menos una de sus capas la operación de convolución en lugar de la multiplicación general de matrices. Las redes CNN se comparan a menudo con la forma en que el cerebro de los organismos vivos procesa la información recibida de los órganos de visión. Las CNN han revolucionado campos muy diversos como el reconocimiento de imagen, el análisis de vídeo, el procesado de lenguaje natural, la evaluación de aspectos relacionados con la salud, el descubrimiento de fármacos...
Este trabajo presenta por primera vez la idea de Red Neuronal Convolucional (CNN). Las CNN son un tipo especializado de redes neuronales que utilizan en al menos una de sus capas la operación de convolución en lugar de la multiplicación general de matrices. Las redes CNN se comparan a menudo con la forma en que el cerebro de los organismos vivos procesa la información recibida de los órganos de visión. Las CNN han revolucionado campos muy diversos como el reconocimiento de imagen, el análisis de vídeo, el procesado de lenguaje natural, la evaluación de aspectos relacionados con la salud, el descubrimiento de fármacos...
Especificaciones
- Autor/es: Yann LeCun, Bernhard Boser, John Denker, Donnie Henderson, R. Howard, Wayne Hubbard, Lawrence Jackel.
- Fecha: 1989-12
- Publicado en: Advances in Neural Information Processing Systems 2 (NIPS 1989).
- Idioma: Inglés
- Formato: PDF
- Contribución: Juan Ignacio Godino Llorente.
- Palabras clave: Inteligencia computacional y artificial, Ordenadores y tratamiento de la información, Proceso de señal