Analog circuit implementation and learning algorithm for nearest neighbor classifiers

Kiichi Urahama, Takeshi Nagao

    研究成果: ジャーナルへの寄稿学術誌査読

    7 被引用数 (Scopus)

    抄録

    Analog electronic circuits are implemented and learning algorithms are presented for Nearest Neighbor (NN) and f-NN. classifiers on the basis of the probabilistic formulation of these classifiers. Electronic networks are compact subthreshold MOS transistor circuits. In the learning algorithm, the place of prototypes and the variance of the probability distribution are optimized by using the steepest descent method for the Kullback-Leibler's information between the network output and the correct membership.

    本文言語英語
    ページ(範囲)723-730
    ページ数8
    ジャーナルPattern Recognition Letters
    15
    7
    DOI
    出版ステータス出版済み - 7月 1994

    !!!All Science Journal Classification (ASJC) codes

    • ソフトウェア
    • 信号処理
    • コンピュータ ビジョンおよびパターン認識
    • 人工知能

    フィンガープリント

    「Analog circuit implementation and learning algorithm for nearest neighbor classifiers」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

    引用スタイル