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Konferenzbeitrag

Stochastic Gradient Descent Training of Ensembles of DT-CNN Classifiers for Digit Recognition

MPG-Autoren
http://pubman.mpdl.mpg.de/cone/persons/resource/persons45028

Merkwirth,  Christian
Computational Biology and Applied Algorithmics, MPI for Informatics, Max Planck Society;

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Zitation

Merkwirth, C., Ogorzalek, M., & Wichard, J. D. (2003). Stochastic Gradient Descent Training of Ensembles of DT-CNN Classifiers for Digit Recognition. In Proceedings of the 16th European Conference on Circuit Theory and Design ECCTD'03 (pp. 337-341). Krakow, Poland: Faculty of Electrical Engineering, Automatics, Computer Science and Electronics, AGH University of Science and Technology.


Zitierlink: http://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-000F-2E34-C
Zusammenfassung
We show how to train Discrete Time Cellular Neural Networks (DT-CNN) successfully by backpropagation to perform pattern recognition on a data set of handwritten digits. By using concepts and techniques from Machine Learning, we can outperform Support Vector Machines (SVM) on this problem.