Lernmatrix de Steinbuch: Avances Teóricos
Steinbuch's Lernmatrix: Theoretical Advances
Flavio A. Sánchez Garfias, Juan Luis Díaz de León S. and Cornelio Yáñez Márquez
Laboratorio de Reconocimiento de Patrones y Procesamiento de Imágenes Centro de Investigación en Computación, I. P. N. 07738 México, D. F. Tel. (55) 5729–6000 ext. 56561. E–mails: fgarfias@cic.ipn.mx ; jdiaz@cic.ipn.mx ; cyanez@cic.ipn.mx
]]> Article received on december 20, 2003
Resumen
Este artículo es la continuación del trabajo presentado en (Sánchez–Garfias et al, 2002) y muestra los avances en el desarrollo de un marco teórico para describir el comportamiento de la Lernmatrix, Memoria Asociativa creada en 1961 por el científico alemán Karl Steinbuch. Los resultados obtenidos permiten colocar a la Lernmatrix, después cuatro décadas de haber surgido, como una buena alternativa para clasificación y reconocimiento de patrones.
Palabras clave: Reconocimiento de Patrones, Memorias Asociativas, Lernmatrix.
Abstract
This paper follows the work presented in (Sánchez–Garfias et al, 2002) and shows the advances of developing a theoretical framework which describes the behavior of the Lernmatrix. The Lernmatrix is an Associative Memory created in 1961 by the german scientific Karl Steinbuch. The obtained results allow to position the Lernmatrix as a good alternative for pattern recognition and classification, even after four decades from its creation.
Keywords: Pattern Recognition, Associative Memories, Lernmatrix.
]]>DESCARGAR ARTÍCULO EN FORMATO PDF
Agradecimientos
Los autores agradecen el apoyo que recibieron de las siguientes instituciones, para la realización de este trabajo: Instituto Politécnico Nacional, COFAA y Secretaría Académica del IPN, CONACyT y Sistema Nacional de Investigadores.
Referencias
1. Amari, S. Neural theory of association and concept–formation, Biological Cybernetics, 26, 175–185. [ Links ]
2. Anderson, J. A. & Rosenfeld, E. (Eds.). Neurocomputing: Fundations of Research, Cambridge: MIT Press. [ Links ]
3. Anderson, J. R. & Bower, G. Memoria Asociativa, México: Limusa. [ Links ]
4. Bosch, H. & Kurfess, F. J. Information storage capacity of incompletely connected associative memories, Neural Networks (11), 5, 869–876. [ Links ]
5. Díaz–de–León, J. L. & Yáñez, C. Memorias asociativas con respuesta perfecta y capacidad infinita, Memoria del TAINA'99, Mexico, D.F., 23–38. [ Links ]
6. Hassoun, M. H. (Ed.) Associative Neural Memories, New York: Oxford University Press. [ Links ]
7. Kohonen, T. Correlation matrix memories, IEEE Transactions on Computers, C–21, 4, 353–359. [ Links ]
8. Palm, G., Schwenker, F., Sommer F. T. & Strey, A. Neural associative memories, In A. Krikelis & C. C. Weems (Eds.), Associative Processing and Processors, (pp. 307–326). Los Alamitos: IEEE Computer Society. [ Links ]
9. Sánchez–Garfias, F. A., Díaz –de–León, J. L. & Yáñez, C. Lernmatrix: Condiciones necesarias y suficientes para recuperación perfecta, Memoria del CIARP 2002, México, D. F., 437–448. [ Links ]
10. Simpson, P. K. (1990). Artificial Neural Systems, New York: Pergamon Press. [ Links ]
11. Steinbuch, K. Die Lernmatrix, Kybernetik, 1, 1, 36–45. [ Links ]
12. Steinbuch, K. & Frank, H. Nichtdigitale Lernmatrizen als Perzeptoren, Kybernetik, 1, 3, 117–124. [ Links ]
13. Yáñez–Márquez, C. Memorias Asociativas basadas en Relaciones de Orden y Operadores Binarios. Tesis doctoral, CIC–IPN, México. [ Links ]
14. Yáñez–Márquez, C. & Díaz–de–León Santiago, J.L. Lernmatrix de Steinbuch, IT–48, Serie Verde, CIC–IPN, México. [ Links ] ]]>