Indeed in both papers therole of OR

Indeed in both papers the
role of ORing in the complex cell layers as a means of obtaining invariance is emphasized.
However there are major differences between the architecture described
here and the neocognitron paradigm. In our model training is only done for local
features. The global integration of local level information is done by a fixed architecture,
driven by top-down information. Therefore features do not need to get
more and more complex. Namely there is no need for a long sequence of layers.
Robust detection occurs directly in terms of the local feature level which has only
the oriented edge level below it.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จริง ๆ ในเอกสารทั้งเน้นบทบาทของ ORing ในชั้นเซลล์ที่ซับซ้อนของการรับ invarianceอย่างไรก็ตาม มีความแตกต่างที่สำคัญระหว่างสถาปัตยกรรมที่อธิบายที่นี่ และกระบวนทัศน์ neocognitron ในรุ่นของเรา ฝึกอบรมเฉพาะทำในท้องถิ่นลักษณะการทำงาน รวมทั้งหมดของข้อมูลระดับท้องถิ่นโดยสถาปัตยกรรมถาวรขับเคลื่อน ด้วยข้อมูลบนลงล่าง ดังนั้น ลักษณะการทำงานไม่จำเป็นต้องได้รับซับซ้อนมากขึ้น คือ ไม่จำเป็นสำหรับลำดับความยาวของชั้นตรวจสอบประสิทธิภาพที่เกิดขึ้นโดยตรงในระดับคุณลักษณะเฉพาะที่มีเฉพาะระดับแนวขอบด้านล่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อันที่จริงทั้งในเอกสารที่บทบาทของ ORing ในชั้นเซลล์ที่ซับซ้อนเป็นวิธีการที่ได้รับการแปรเปลี่ยนเป็นเน้น. แต่มีความแตกต่างที่สำคัญระหว่างสถาปัตยกรรมที่อธิบายไว้ที่นี่และกระบวนทัศน์ neocognitron ในการฝึกอบรมรูปแบบของเราจะทำเฉพาะสำหรับท้องถิ่นคุณลักษณะ บูรณาการระดับโลกของข้อมูลระดับท้องถิ่นจะกระทำโดยสถาปัตยกรรมคงได้แรงหนุนจากข้อมูลจากบนลงล่าง ดังนั้นมีไม่จำเป็นต้องได้รับความซับซ้อนมากขึ้นและมากขึ้น กล่าวคือมีความจำเป็นสำหรับลำดับชั้นยาวไม่มี. การตรวจสอบที่มีประสิทธิภาพเกิดขึ้นโดยตรงในแง่ของระดับคุณลักษณะท้องถิ่นซึ่งมีเพียงระดับที่มุ่งเน้นขอบด้านล่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แน่นอนทั้งในเอกสารบทบาทขององค์ประกอบในชั้นเซลล์ที่ซับซ้อนเป็นวิธีการของการได้รับแปรเปลี่ยนเป็นเน้น .
แต่มีความแตกต่างที่สำคัญระหว่างสถาปัตยกรรมอธิบาย
ที่นี่และ neocognitron กระบวนทัศน์ . ในการฝึกอบรมของเราเป็นเพียงทำเพื่อคุณสมบัติท้องถิ่น

การรวมทั่วโลกของข้อมูลระดับท้องถิ่นจะทำโดยสถาปัตยกรรมคงที่
ขับเคลื่อนโดยข้อมูลจากบนลงล่าง .ดังนั้น คุณสมบัติไม่ต้อง
มากขึ้นและซับซ้อนมากขึ้น คือไม่ต้องมีลำดับยาวของชั้น ตรวจสอบที่แข็งแกร่งเกิดขึ้น
โดยตรงในแง่ของลักษณะในระดับท้องถิ่นซึ่งมีเพียงมุ่งเน้นระดับ
ขอบด้านล่าง