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最新計算機神經網絡識別圖像達靈長類動物水平

2015-12-02
計算機神經網絡,識別圖像,靈長類動物
最新計算機神經網絡識別圖像達靈長類動物水平
科技日報  發布時間: 2015年01月06日
幾十年來,神經科學家致力于設計計算機網絡來模擬人類的視覺能力,如認知目標,大腦在這方面精確而迅速,一瞥之間就能認出所見之物。還沒有一個計算機模型在識別視覺目標上與靈長類動物的大腦相比。
  
  據物理學家組織網近日報道,美國麻省理工大學神經科學家的一項最新研究發現,最新一代的所謂“深度神經網絡”能比得上靈長類動物的大腦。這提高了人們對靈長類大腦工作原理的理解,有望開發更好的人工智能,帶來修復視覺機能障礙的新方法,相關論文發表在最近的《公共科學圖書館·計算生物學》上。
  
  新研究指出,目前最好的網絡是紐約大學開發的一種模型,在對目標分類識別上能達到獼猴大腦的水平。論文高級作者、MIT腦與認知科學系神經科學教授詹姆斯·狄卡羅說,最新網絡的成功表明,神經科學家已相當準確地掌握了目標認知原理。“模型能預測神經反應和物體在神經叢空間的距離,概括了我們迄今最好的理解,讓我們知道那些以往神秘的腦區發生了什么。”
  
  早在上世紀70年代,科學家就開始構建神經網絡。受大腦分級處理視覺信息的啟發,構建了視覺神經網絡模型。他們在模型中構造出多個計算層,每層執行一步數學運算。在每一層,圖像目標的表達越來越復雜,無關的信息被放到一邊。“每個元素都是非常簡單的數學式,”論文第一作者、MIT麥戈文研究所博士后查爾斯·卡迪歐說,“但千百萬這些元素結合在一起,從原始信號到用于目標識別的表達式之間就形成了極復雜的轉換。”
  
  研究人員首先檢測了大腦的目標識別能力。他們顳下(IT)皮層和V4腦區植入了電極陣列。再把這些和深度神經網絡生成的表達進行對比,深度神經網絡由系統中每個計算元素生成的數字矩陣構成。每幅圖像會產生一個不同的數組。模型的精確性取決于能否把相似的對象歸類到相似的表達集群。
  
  卡迪歐說,這種神經網絡最近取得的成功,取決于兩個主要因素:一是計算處理能力,尤其是圖形處理單元(GPUs)方面的巨大進步;第二是研究人員能訪問大型分類數據庫,用數據來“訓練”算法。
  
  最初,神經網絡并不能很好地識別這些圖像,但隨著它們看的圖像越來越多,不斷發現錯誤,精簡算法,最終它們對目標物體的識別會變得越來越精確。
  
  目前,狄卡羅實驗室打算開發其它模型,模擬圖像處理的更多方面,包括跟蹤運動、識別三維形狀,人類視覺系統中的“反饋”預測等。現有網絡只能模擬從視網膜到IT皮層的“前饋”預測,而從IT皮層返回到其余系統的連接是前饋連接的10倍。



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本欄目主要介紹科學技術發展方面,包括計算機神經網絡,識別圖像,靈長類動物等。特別關注有關人與文化的價值方面的研究,最新計算機神經網絡識別圖像達靈長類動物水平。

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