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Polynomklassifikator versus Multilayer-Perzeptron

  • Conference paper
Mustererkennung 1990

Part of the book series: Informatik-Fachberichte ((INFORMATIK,volume 254))

Kurzfassung

In diesem Beitrag werden verschiedene Zusammenhänge zwischen dem Polynomklassifikator [9] und dem Multilayer-Perzeptron [8] aufgezeigt. Ausgehend von dem entscheidungstheoretischen Lösungsansatz für die Klassifikation von Mustern, werden beide Methoden als Approximation der Rückschlußwahrscheinlichkeiten diskutiert. Neben dem theoretischen Vergleich werden auch erste Ergebnisse für eine wirklichkeitsnahe Aufgabenstellung der Mustererkennung — nämlich die Klassifikation von handgeschriebenen Ziffern [1] — angegeben.

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Literatur

  1. AEG Electrocom: Automatische Anschriftenleser. Konstanz, 1990.

    Google Scholar 

  2. Y. Cun et al.: Handwritten digit recognition with a back-propagation network. NIPS 1989, Denver.

    Google Scholar 

  3. J. Denker et al.: Neural network recognizer for hand-written ZIP code digits. NIPS 1988, Denver.

    Google Scholar 

  4. C. Giles and T. Maxwell: Learning, invariance, and generalization in high-order neural networks. Applied Optics, 1987.

    Google Scholar 

  5. K. Hornik, M. Stinchcombe, and H. White: Multilayer feedforward networks are universal approximators. Neural Networks, 1989.

    Google Scholar 

  6. N. Nilsson: Learning machines. McGraw-Hill, 1965.

    Google Scholar 

  7. Y. Pao: Adaptive pattern recognition and neural networks. Addison-Wesley, 1989.

    Google Scholar 

  8. D. Rumelhart and J. McClelland: Parallel distributed processing. MIT Press, 1986.

    Google Scholar 

  9. J. Schürmann: Polynomklassifikatoren far die Zeichenerkennung. Oldenbourg, 1977.

    Google Scholar 

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Authors and Affiliations

  1. Forschungsinstitut Ulm, Daimler-Benz AG, Wilhelm-Runge-Str. 11, 7900, Ulm/Donau, Deutschland

    U. Kreßel, J. Franke & J. Schürmann

Authors
  1. U. Kreßel
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  2. J. Franke
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  3. J. Schürmann
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Editors and Affiliations

  1. Forschung Elektronik-Informatik, Carl Zeiss, Carl-Zeiss-Straße, D-7082, Oberkochen, Deutschland

    Rudolf E. Großkopf

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© 1990 Springer-Verlag Berlin Heidelberg

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Kreßel, U., Franke, J., Schürmann, J. (1990). Polynomklassifikator versus Multilayer-Perzeptron. In: Großkopf, R.E. (eds) Mustererkennung 1990. Informatik-Fachberichte, vol 254. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-84305-1_9

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  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-84305-1_9

  • Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg

  • Print ISBN: 978-3-540-53172-2

  • Online ISBN: 978-3-642-84305-1

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