多流卷积神经网络中视觉信息的自发分离
摘要：神经元在灵长类动物的大脑中，对视觉信息进行层级化有序的并行处理。在较低的皮层区域，颜色信息和形状信息以并行方式被处理，而在较高的皮层区域，各种类型的视觉信息，如颜色、面孔、有生命的/无生命的等，也是以并行方式被处理。本研究通过构建一个具有并行结构的卷积神经网络来研究在并行流中的视觉信息是否会自发进行分离。结果显示，在大多数模型实例中，颜色信息与形状信息是分离的。删除与颜色相关的流会降低非有生命的类别的识别准确率，而删除与形状相关的流会降低有生命的类别的识别准确率。结果表明，在神经网络的并行流中，滤波器的属性和流的功能是自发分离的。
作者：Hiroshi Tamura
论文ID：2307.02721
分类：Neurons and Cognition
分类简称：q-bio.NC
提交时间：2023-07-07