Нейронные сети способны распознавать объекты

Искусственные нейронные сети могут индентифицировать визуальные объекты, а так же имитировать головной мозг приматов

На протяжении десятилетий нейрофизиологи давно пытаются спроектировать нейронные сети, которые могут имитировать визуальные навыки, такие как распознавание объектов.

До сих пор ни одна компьютерная модель не может сравниться с мозгом приматов по времени распознавания объектов. Однако, ученые нейрофизиологи из MIT обнаружили, что так называемые «глубокие нейронные сети» соответствуют таким способностям.

«Эти модели воплощают наше сегодняшнее понимание того, что происходит в ранее таинственном участке мозга»- говорит Дикарло, который также является членом Массачусетского технологического института Макговерна, Института исследования мозга.

Это улучшило понимание того, как работает мозг, данное исследование может привести к большим открытиям в области искусственного интеллекта и, однажды, к поиску новых путей для восстановления зрительной дисфункции, добавляет Charles Cadieu, профессор Массачусетского технологического института Макговерна.

Для того чтобы имитировать визуальные навыки, нейронная сеть была создана из нескольких слоев вычислений. Каждый уровень выполняет свои математические операции, такие как линейное скалярное произведение. На каждом уровне представление о визуальных объектах становятся все более и более точными, отбрасывая ненужную информацию такую как местоположении объекта и его движении.

«Каждый отдельный элемент, как правило, очень простое математическое выражение» говорит Cadieu. «Но когда вы объединяете тысячи и миллионы таких выражений, то получаете очень сложные преобразования, что не очень хорошо для распознавания объектов».

В нынешнем исследовании ученые впервые измерили способность мозга распознавать объекты, имплантировав электроды в кору головного мозга приматов, а затем сравнили полученные данные с результатами вычислений глубоких нейронных сетей. Результаты показали, что нейронные сети достигли уровня обработки визуальной информации, соответствующего головному мозгу приматов. Исследователи планируют попробовать создать модели, которые могут имитировать другие аспекты визуальной обработки, в том числе отслеживание движения и распознавание трехмерной формы.

Добавить комментарий


Защитный код
Обновить