Вычислительная модель распознавания биологических объектов

Человеческий мозг может достичь замечательной способности распознавать визуальные образы инвариантным, избирательным и быстрым способом. Зрительная система человека довольно мощная. Он обладает изысканной избирательностью, которая позволяет нам различать очень похожие объекты. Кроме того, iy также допускает устойчивость (инвариантность) к преобразованиям.

В модели (путь вентрального потока и архитектура, предложенная группой Поджо), показанной на изображении ниже, почему модель избирательна в слоях S и инвариантна в слоях C? Я плохо понимал, почему слой S достигает селективности, а слой C достигает инвариантности. Пожалуйста, может кто-нибудь подробно объяснить мне, почему модель является селективной в слоях S и инвариантности в слоях C?

А кто знает модель HMAX, модель называется "Иерархическая модель и X". почему Х? что имелось в виду под "Х"?

введите описание изображения здесьЭтот рисунок взят из книги Серра и др. « Количественная теория немедленного визуального распознавания » . Прог Мозг Res. 2007.

Любая помощь будет очень оценена.

Вот бесплатная версия газеты. Я все еще работаю над этим, сам. У меня сложилось впечатление, что вы всегда можете полагаться на объекты, состоящие из ребер с ориентацией, поэтому они являются фиксированными (инвариантными) входными данными, но каждый объект представляет собой эмерджентную комбинацию фиксированных входных данных, поэтому им нужна избирательность, чтобы различать определенные возникающие формы. от других возникающих форм на более высоких уровнях абстракции, но при этом иметь возможность распознавать объект в разных перспективах или конфигурациях, поэтому S не может быть слишком инвариантным.
Большое спасибо за ваше объяснение. Вы работаете в модели HMAX? если да, то я могу вам помочь :)
Нет, это был просто интересный вопрос, поэтому я хотел прочитать об этом. Хотя в последнее время не нахожу времени.
Вы можете увидеть мой ответ ниже :)

Ответы (1)

Вопрос решен:

Название HMAX (Hierarchical Model And X) было придумано «Майком Тарром», который написал «Новости и взгляды», сопровождающие статью в Nature Neuroscience.

Что имелось в виду под Иерархическим?

Модель имеет иерархическую архитектуру: содержит разные этапы (слои).

-- Увеличение размера рецептивного поля и сложности в предпочтениях функций устройства по
иерархии.

Что имелось в виду под Х?

Я думаю, что это операция объединения (это относится к MAX).

Селективность в слое S

Активность каждой единицы S максимальна, если все афференты имеют указанные значения.

Инвариантность в слое C

В отличие от S-единиц, C-клетки объединяются со своими афферентами, и реакция высока, если один из афферентов высок. Это увеличивает инвариантность, если афференты настроены на одну и ту же функцию, но в разных положениях или масштабах.

Вычислительная модель распознавания биологических объектов
СпросиСетьПолитика конфиденциальности1y, 0v