抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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研究は,脳内のニューロンがある種の刺激に選択的であることを示した。例えば,紡錘形顔領域(FFA)領域は,人々が非顔物体に顔を見るとき,神経科学者によって選択的に活性化することが知られている。しかしながら,一次視覚系が脳の正しい高レベルに情報を指示する機構は現在知られていない。本研究では,階層的競争の形で横方向およびトップダウンフィードバックを組み込んだ新しい計算モデルを作成することにより,知覚のいくつかの高レベルニューラルメカニズムを模倣する。これらの要素が脳内の高レベル領域の情報フローと選択性を説明するのを助けることができるだけでなく,これらの神経機構がコンピュータビジョンにおける従来の教師つき学習を到着する新しい分類フレームワークの基礎を提供することも示す。さらに,著者らの生成フレームワークが神経学的テーマと整合し,簡単ではあるがロバストなカテゴリーレベル分類を可能にする,定量的および定性的結果の両方を示す。【JST・京大機械翻訳】