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Neural network with non-linear transformations 원문보기

IPC분류정보
국가/구분 United States(US) Patent 등록
국제특허분류(IPC7판)
  • G06F-015/18
출원번호 US-0175184 (1988-03-30)
발명자 / 주소
  • Pao Yoh-Han (Cleveland Heights OH) Khatibi Farrokh (Cleveland Heights OH)
출원인 / 주소
  • AI Ware Incorporated (Cleveland OH 02)
인용정보 피인용 횟수 : 26  인용 특허 : 0

초록

A neural network system includes means for accomplishing artificial intelligence functions in three formerly divergent implementations. These functions include: supervised learning, unsupervised learning, and associative memory storage and retrieval. The subject neural network is created by addition

대표청구항

A neural network system comprising: a plurality of processing nodes arranged into at least first and second layers; input means adapted for receiving an input signal comprising data representative of an input pattern; first communication means for communicating at least a portion of the input signal

이 특허를 인용한 특허 (26)

  1. Meng,Zhuo; Duan,Baofu; Pao,Yoh Han, Adaptive learning enhancement to automated model maintenance.
  2. Teng Dan (Wheeling IL) Wang Shay-Ping T. (Long Grove IL), Auto-scaling controller and method of use therefor.
  3. Meng,Zhuo; Pao,Yoh Han; Duan,Baofu, Automatic model maintenance through local nets.
  4. Meng,Zhuo; Pao,Yoh Han, Automatic neural-net model generation and maintenance.
  5. Duan,Baofu; Meng,Zhuo; Pao,Yoh Han, Hierarchical determination of feature relevancy.
  6. Keeler James David ; Hartman Eric Jon, Method and apparatus for analyzing a neural network within desired operating parameter constraints.
  7. Keeler James David ; Hartman Eric J. ; Liano Kadir, Method and apparatus for determining the sensitivity of inputs to a neural network on output parameters.
  8. Keeler James David ; Hartman Eric Jon ; Liano Kadir, Method and apparatus for determining the sensitivity of inputs to a neural network on output parameters.
  9. Huddleston, David Eugene; Pao, Yoh Han; Cass, Ronald; Yang, Qian; Polyak, Ella; Cryer, Peter; Garofalo, Charles Edward, Method and apparatus for discovering evolutionary changes within a system.
  10. Schnitta Bonnie S. (29 Gann Rd. East Hampton NY 11927), Method for analyzing activity in a signal.
  11. Swanson, Brian G., Method for generating a model representative of a process.
  12. Suzuoka ; Takashi (Yokohama JPX), Method of processing information in artificial neural networks.
  13. Ayala,Francisco J., Method, system and computer program for developing cortical algorithms.
  14. Deville Yannick,FRX, Neural digital processor utilizing an approximation of a non-linear activation function.
  15. Streit Roy L., Neural network architecture for non-Gaussian components of a mixture density function.
  16. Swanson,Brian G., Predictive emissions monitoring method.
  17. Swanson, Brian G., Predictive emissions monitoring using a statistical hybrid model.
  18. Meng, Zhuo; Duan, Baofu; Pao, Yoh-Han; Cass, Ronald J, Processing mixed numeric and symbolic data encodings using scaling at one distance of at least one dimension, clustering, and a signpost transformation.
  19. Manukian Narbik (Glendale CA) Wilensky Gregg D. (Venice CA), Rapidly converging projective neural network.
  20. Mammone Richard J. (Bridgewater NJ) Sankar Ananth (Plainsboro NJ) Farrell Kevin R. (Ocean Grove NJ), Rapidly trainable neural tree network.
  21. James Gouge ; Sally Gouge, System and method for detecting patterns or objects in a digital image.
  22. Ayala,Francisco J., System and method for developing artificial intelligence.
  23. Radl, Brad, System and method for real-time industrial process modeling.
  24. Nightingale Charles (Felixstowe GB2) Wyard Peter J. (Woodbridge GB2), Trainable neural network having short-term memory for altering input layer topology during training.
  25. Yang,Qian; Garofalo,Charles; Gupta,Yogesh; Cass,Ronald; Wilson,Kirk; Sedukhin,Igor, Using neural networks for data mining.
  26. Pao, Yoh-Han; Meng, Zhuo; Duan, Baofu, Viewing multi-dimensional data through hierarchical visualization.
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