Red neuronal convolucional rápida sin fotogramas para reconocimientos de dígitos

Pérez Carrasco, José Antonio; Serrano Gotarredona, María del Carmen; Acha Piñero, Begoña; Serrano Gotarredona, María Teresa; Linares Barranco, Bernabé

Ponencia

dc.creator	Pérez Carrasco, José Antonio	es
dc.creator	Serrano Gotarredona, María del Carmen	es
dc.creator	Acha Piñero, Begoña	es
dc.creator	Serrano Gotarredona, María Teresa	es
dc.creator	Linares Barranco, Bernabé	es
dc.date.accessioned	2018-10-10T11:49:37Z
dc.date.available	2018-10-10T11:49:37Z
dc.date.issued	2011
dc.identifier.citation	Pérez Carrasco, J.A., Serrano Gotarredona, M.d.C., Acha Piñero, B., Serrano Gotarredona, M.T. y Linares Barranco, B. (2011). Red neuronal convolucional rápida sin fotogramas para reconocimientos de dígitos. En XXVI Simposio de la URSI (1-4), Leganés (España): Unión Científica Internacional de Radio.
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/11441/79308
dc.description	Comunicación presentada al "XXVI Simposio de la URSI" celebrado en Leganés (España) del 7 al 9 de Septiembre del 2011.	es
dc.description.abstract	In this paper a bio-inspired six-layer convolutional network (ConvNet) non-frame based for digit recognition is shown. The system has been trained with the backpropagation algorithm using 32x32 images from the MNIST database. The system can be implemented with already physically available spike-based electronic devices. 10000 images have been coded into events separated 50ns to test the non-frame based ConvNet system. The simulation results have been obtained using actual performance figures for existing AER (Address Event Representation) hardware components. We provide simulation results of the system showing recognition delays of a few microseconds from stimulus onset with a recognition rate of 93%. The complete system consists of 30 convolution modules.	es
dc.description.sponsorship	Ministerio de Ciencia e Innovación (VULCANO) TEC2009-10639-C04-01	es
dc.description.sponsorship	Andalucía (Brain System) P06-TIC-01417	es
dc.format	application/pdf	es
dc.language.iso	spa	es
dc.publisher	Unión Científica Internacional de Radio	es
dc.relation.ispartof	XXVI Simposio de la URSI (2011), p 1-4
dc.rights	Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional	*
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	*
dc.title	Red neuronal convolucional rápida sin fotogramas para reconocimientos de dígitos	es
dc.type	info:eu-repo/semantics/conferenceObject	es
dcterms.identifier	https://ror.org/03yxnpp24
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/acceptedVersion	es
dc.rights.accessRights	info:eu-repo/semantics/openAccess	es
dc.contributor.affiliation	Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones	es
dc.contributor.affiliation	Universidad de Sevilla. Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores	es
dc.relation.projectID	TEC2009-10639-C04-01	es
dc.relation.projectID	P06-TIC-01417	es
idus.format.extent	4 p.	es
dc.publication.initialPage	1	es
dc.publication.endPage	4	es
dc.eventtitle	XXVI Simposio de la URSI	es
dc.eventinstitution	Leganés (España)	es
dc.contributor.funder	Ministerio de Ciencia e Innovación (MICIN). España
dc.contributor.funder	Junta de Andalucía

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RED NEURONAL.pdf	275.1Kb	[PDF]	Ver/Abrir

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