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几十年来,神经科学家一直在尝试设计能够模仿

日期:2019-02-24 ]

到目前为止,在短暂的视线中,没有计算机模型能够在视觉对象识别中匹配灵长类大脑。然而,麻省理工学院神经科学家的一项新研究发现,最新一代所谓的“深度神经网络”与灵长类大脑相匹配。

由于这些网络基于神经科学家目前对大脑如何进行物体识别的理解,最新网络的成功表明,神经科学家对物体识别的工作方式有相当准确的把握,神经科学教授兼麻省理工学院哪个平台能玩腾讯分分彩院长James DiCarlo说。脑与认知科学系和一篇论文的高级作者,该论文描述了该研究在12月18日出版的PLoS Computational Biology期刊上。

“模型预测神经反应和神经群体空间中物体的距离这一事实表明,这些模型将我们目前最好的理解包含在这个以前神秘的大脑部分中发生了什么,”DiCarlo说,他也是麻省理工学院麦戈文脑研究所的成员。

麦戈文研究所的博士后和该论文的第一作者Charles Cadieu补充说,这种对灵长类动物大脑如何工作的理解能够改善人工智能,并且有朝一日,可以通过新方法来修复视觉功能障碍。

其他作者是研究生Ha Hong和Diego Ardila,研究科学家Daniel Yamins,前麻省理工学院研究生Nicolas Pinto,前麻省理工学院本科生Ethan Solomon和研究会员Najib Majaj。

灵感来自大脑

哪个平台能玩腾讯分分彩科学家们在20世纪70年代开始建立神经网络,希望模仿大脑处理视觉信息,识别语音和理解语言的能力。

对于基于视觉的神经网络,科学家们受到大脑视觉信息层次表示的启发。随着视觉输入从视网膜流入初级视觉皮层,然后流入颞下(IT)皮层,它在每个级别进行处理,变得更加具体,直到可以识别物体。

为了模仿这一点,神经网络设计者在他们的模型中创建了几层计算。每个级别执行数学运算,例如线性点积。在每个级别,视觉对象的表示变得越来越复杂,并且不需要的信息(例如对象的位置或移动)被抛弃。

“每个单独的元素通常都是一个非常简单的数学表达式,”Cadieu说。“但是当你将成千上万的这些东西结合在一起时,你会得到非常复杂的转换,从原始信号转换为非常适合对象识别的表示。”

在这项研究中,研究人员首先测量了大脑的物体识别能力。在Hong和Majaj的带领下,他们在IT皮层和V4区域植入了电极阵列,V4是视觉系统的一部分,可以输入IT皮层。这使他们能够看到动物看到的每个物体的神经表示 - 什么平台有腾讯分分彩 响应的神经元群。

然后,研究人员可以将其与深度神经网络创建的表示进行比较,深度神经网络由系统中每个计算元素产生的数字矩阵组成。每个图像都会生成不同的数字数组。模型的准确性取决于它是否将相似的对象分组到表示中的类似集群中。

“通过这些计算变换中的每一个,通过每个网络层,某些物体或图像变得更加紧密,而其他物体或图像则相互分离,”Cadieu说。

最好的网络是由纽约大学的研究人员开发的,它将物体和猕猴大脑分类。

处理能力更强

Cadieu说,两个主要因素是这类神经网络近期成功的原因。一个是计算处理能力可用性的重大飞跃。研究人员一直在利用图形处理单元(GPU),这是一种小型芯片,专为处理视频游戏所需的大量可视内容而设计。“通过购买这些相对便宜的显卡,人们可以在计算方面发挥作用,”Cadieu说。

第二个因素是研究人员现在可以访问大型数据集来提供算法来“训练”它们。这些数据集包含数百万个图像,每个图像都由具有不同识别级别的人注释。例如,狗的照片将被标记为动物,犬,驯养的狗和狗的品种。

起初,神经网络并不擅长识别这些图像,但随着它们看到越来越多的图像,并找出它们何时出错,它们会改进计算,直到它们在识别物体时变得更加准确。

Cadieu表示,研究人员并不了解究竟是什么让这些网络能够区分不同的物体。

“这是一个专业人士和一个骗子,”他说。“这非常好,因为我们不必真正了解区分这些物体的东西。但最重要的是,要检查这些网络,查看内部并了解它们的真正用途是非常困难的。现在人们可以看到这些东西运作良好,他们会更加努力地去了解其中发生的事情。“

最新计算机模型的高性能“令人兴奋,不仅仅是一项工程专长,而且它还为我们提供了更好的计算工具,用于模拟生物大脑如何工作,包括人脑,哪个平台能玩腾讯分分彩”英国首席研究员Nikolaus Kriegeskorte说。医学研究委员会认知和脑科学部门,不属于研究团队。“除了最近的另外两项研究外,这项研究表明深度学习模型以类似于生物大脑的方式解决视觉识别的复杂任务。”

DiCarlo的实验室现在计划尝试生成可以模仿视觉处理的其他方面的模型,包括跟踪运动和识别三维形式。他们还希望创建包含人类视觉系统中反馈预测的模型。目前的网络只模拟从视网膜到IT皮层的“前馈”投影,但是从IT皮层回到系统其余部分的连接数是10倍。





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