文献

J-GLOBAL ID：201502210912082339   整理番号：15A1055733

初期視覚的特徴の学習におけるdiversity prior

Diversity priors for learning early visual features

著者 (4件)： XIONG Hanchen (Univ. Innsbruck, Innsbruck, AUT) ,  RODRIGUEZ-SANCHEZ Antonio J. (Univ. Innsbruck, Innsbruck, AUT) ,  SZEDMAK Sandor (Univ. Innsbruck, Innsbruck, AUT) ,  PIATER Justus (Univ. Innsbruck, Innsbruck, AUT)
資料名： Frontiers in Computational Neuroscience (Web)  (Frontiers in Computational Neuroscience (Web))
巻： 2015  号： Aug  ページ： WEB ONLY  発行年： 2015年08月 
JST資料番号： U7036A  ISSN： 1662-5188  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,diversity priorがどのようにして生物学的に対応する初期視覚的特徴を発見するかについて調べる。研究は,V1の視覚ニューロン活動がスパースでかつ選択的であることに主に触発されたものである。先行するほとんどの計算論的モデリングに関する研究では,選択制とスパース性を独立に扱っていた。しかし著者らは,選択制とスパース性を学習ではめったに利用されない受容野の多様性の2つの単なる付帯的徴候であると考えた。この仮説を検証するため,自然画像についての統計のモデルを構築して初期の視覚的特徴を学習する制約付きボルツマンマシン(RBM)を著者らは採用した。RBMをニューラルネットワークと考えることで,ニューロンの受容野が隠れ層と外側層の間の結合重みとして形成される。RBMにおける条件付独立ゆえに,個々のニューロンに対しても,またニューロン全体に対しても活動を調整するメカニズムは存在しない。RBMを学習させるためのdiversity priorを本論文で導入し,diversity priorがニューロン活動のスパース性と選択制を同時に実現することを見出した。学習後の受容野は生理学データと比較しても生物学に高い相同性があった。また,対応する視覚的特徴は画像の再構成でも生成することができた。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *視覚 ,  選択性 ,  多様性 ,  知覚神経 ,  視神経 ,  ニューロン ,  *学習 ,  性質 ,  ニューラルネットワーク ,  Boltzmannマシン ,  神経生理
準シソーラス用語： スパース性 ,  受容野 ,  神経モデル ,  神経活動

分類 (1件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (3件)： 初期 ,  視覚的特徴 ,  学習