自然画像パッチの効率的な表現

Concetti Chiave

生物学的システムに着想を得た抽象的な情報処理モデルを利用して、早期視覚システムの2つの究極の目的である情報伝達の効率化と入力確率分布のモデル化を達成する方法を研究する。

Sintesi

本論文では、生物学的システムに着想を得た抽象的な離散的順方向情報処理ユニット(DFIPU)モデルを定義し、その特性を調べる。まず、単一ピクセルのケースから始め、次に2ピクセルのケース、そして最終的に画像パッチのケースへと拡張する。

単一ピクセルのケースでは、情報伝達の最大化と入力確率分布のモデル化の2つの目的が一般的には一致しないことを証明する。2ピクセルのケースでは、2つの独立した出力次元を使うことで、入力確率分布を均等に分割できることを示す。

画像パッチのケースでは、出力の統計的性質を直接制御する損失関数を提案する。この手法により、生物学的視覚システムに類似した特性、例えば局所的な縁検出器や方位選択性ユニット、輝度および色彩選択性ユニットなどが自然に現れる。さらに、深層学習モデルと比較して、提案手法は大幅な効率性の向上を示す。

Statistiche

情報伝達の最大化と入力確率分布のモデル化は一般的には一致しない
2つの独立した出力次元を使うことで、入力確率分布を均等に分割できる
提案手法は生物学的視覚システムに類似した特性を示す
提案手法は深層学習モデルと比較して大幅な効率性の向上を示す

Citazioni

"生物学的神経システムは自然の情報処理メカニズムの巧妙な傑作である。"
"効率的符号化は計算論的神経科学の基礎をなす概念であり、豊富な実験的支持がある。しかし、人工神経ネットワークの設計原理の中心テーマとはなっていない。"
"我々は、生物学的システムの無数の特徴の中から、離散的順方向情報処理ユニットの基本的な仮定を特定する。"

Approfondimenti chiave tratti da

Efficient Representation of Natural Image Patches

by Cheng Guo alle arxiv.org 04-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2210.13004.pdf

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