An adaptive locally connected neuron model: Focusing neuron
Citation
Tek, F. B. (2021). An adaptive locally connected neuron model: Focusing neuron. Neurocomputing, 419, 306-321. doi:10.1016/j.neucom.2020.08.008Abstract
This paper presents a new artificial neuron model capable of learning its receptive field in the topological domain of inputs. The experiments include tests of focusing neuron networks of one or two hidden layers on synthetic and well-known image recognition data sets. The results demonstrated that the focusing neurons can move their receptive fields towards more informative inputs. In the simple two-hidden layer networks, the focusing layers outperformed the dense layers in the classification of the 2D spatial data sets. Moreover, the focusing networks performed better than the dense networks even when 70% of the weights were pruned. The tests on convolutional networks revealed that using focusing layers instead of dense layers for the classification of convolutional features may work better in some data sets.
Source
NeurocomputingVolume
419The following license files are associated with this item:
Related items
Showing items related by title, author, creator and subject.
-
Odaklanan nöron
Çam, İlker; Tek, Faik Boray (IEEE, 2017-06-27)Geleneksel yapay sinir ağında topoloji eğitim sırasında değişebilecek esnekliğe sahip değildir. Ağda her bir nöron ve bağımsız bağlantı katsayıları çözüm işlevinin bir parçasıdır. Bu bildiride önerdiğimiz odaklanabilir ... -
Uyarlanır yerel bağlı nöron modelinin incelemesi
Tek, Faik Boray (2019-04-10)Bu çalışmada uyarlanır yerel bağlı (odaklanan) nöron modelinin bir incelemesi sunulmuştur. Öncelikle bu modelin varolan diğer nöron modelleri ile ilişkisi incelenmiştir. Daha sonra modelin ileri beslemede çalışması ve ... -
Uyarlanır yerel bağlı katman kullanan dikkat tabanlı derin ağ ile sesli komut tanıma
Turkan, Yasemin; Tek, Faik Boray (Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2020-10-05)Sesli komut tanıma insan-makine ara yüzüyle ilişkili aktif bir araştırma konusudur. Dikkat tabanlı derin ağlar ile bu tür problemler başarılı bir şekilde çözülebilmektedir. Bu çalışmada, var olan bir dikkat tabanlı derin ...