이 연구는 생물학적 시스템에 기반한 추상적 정보 처리 모델을 사용하여 초기 시각 시스템의 두 가지 궁극적인 목표인 효율적인 정보 전달과 정확한 센서 확률 분포 모델링을 달성하는 방법을 탐구한다.
연구에서는 먼저 단일 픽셀 시스템을 분석하여 정보 전달 최대화와 입력 확률 분포 모델링이 일반적으로 동일한 목표가 아님을 증명한다. 이후 2픽셀 시스템과 이미지 패치로 범위를 확장하여, 생물학적으로 타당한 두 가지 손실 함수를 통해 효율적인 표현을 달성할 수 있음을 보여준다.
제안된 모델은 초기 시각 시스템의 특성들, 즉 국소 에지 검출기, 방향 선택적 유닛, 휘도 및 색상 선택성 등을 자연스럽게 학습한다. 또한 딥러닝 모델과 비교했을 때 훨씬 더 효율적인 것으로 나타났다. 이 모델은 초기 시각 시스템의 계산 이론에 대한 새로운 통찰을 제공하며, 딥러닝 모델의 효율성을 높이는 새로운 접근법을 제시한다.
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by Cheng Guo kl. arxiv.org 04-15-2024
https://arxiv.org/pdf/2210.13004.pdfDybere Forespørgsler