Neocognitrón
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El neocognitrón es una red neuronal artificial jerárquica y multicapa propuesta por Kunihiko Fukushima en 1979.[1] Esta red ha sido utilizada en el reconocimiento de caracteres manuscritos japoneses y en otras tareas de reconocimiento de patrones, y sirvió de inspiración para las redes neuronales convolucionales.[2]
El neocognitrón se inspiró en el modelo propuesto por Hubel y Wiesel en 1959. Estos investigadores identificaron dos tipos de células en la corteza visual primaria, llamadas células simples y células complejas, y propusieron un modelo en cascada de estos dos tipos de células para tareas de reconocimiento de patrones.[3][4]
El neocognitrón es una extensión natural de estos modelos en cascada. Está compuesto por varios tipos de células, siendo las más importantes las llamadas células S y células C. Las células S extraen características locales, mientras que las células C toleran deformaciones de estas características, como desplazamientos locales. Estas características locales se integran y clasifican gradualmente en las capas superiores.[5]
Existen diversas variantes del neocognitrón. Algunas de estas variantes pueden detectar múltiples patrones en una misma entrada utilizando señales de retroalimentación para lograr atención selectiva.[5]
