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由训练用于预测的深度神经网络再现的虚幻运动

归档日期:06-24       文本归类:运动预测      文章编辑:爱尚语录

  深度神经网络(DNN)是参考网络结构和大脑的操作算法而开发的,已经在包括计算机视觉在内的广泛领域取得了显着的成功,在这些领域中,它们产生的结果可与之相媲美,并且在某些情况下优于人类专家。近年来,DNN也被认为可用作研究大脑的工具。

  由国家基础生物学研究所副教授Eiji Watanabe领导的研究小组成功地通过接受过预测训练的DNN复制了虚幻运动。

  DNN基于预测编码理论,该理论假设大脑的内部模型始终预测视觉世界,并且预测和实际感觉输入之间的误差进一步细化内部模型。如果该理论基本上再现了大脑的视觉信息处理,那么可以预期DNN代表人类对运动的视觉感知。

  在这项研究中,从观察者的角度对DNN进行了运动的自然场景视频训练,并且使用未学习视频中的旋转螺旋桨和“旋转蛇幻觉”来验证所获得的计算机模型的运动预测能力。计算机模型准确地预测了未学习视频中旋转螺旋桨的运动幅度和方向。令人惊讶的是,它也代表了不是物理移动的幻觉图像的旋转运动,就像人类视觉感知一样。虽然受过训练的网络准确地再现了虚幻旋转的方向,但是它没有检测到负面控制图像中的运动分量,其中人们没有察觉到虚幻运动。

  Watanabe博士说:“这项研究支持了令人兴奋的观点,即预测编码理论所假设的机制是运动错觉生成的基础。使用感觉幻觉作为人类感知的指标,深层神经网络有望为发展做出重大贡献。大脑研究。“

  这些研究结果发表在3月15日的心理学前沿。该研究由国立基础生物学研究所,SOKENDAI(高等研究生院),立命馆大学,国立生理科学研究所和樱花研究室共同开展。

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