Learning invariant neuronal representations for objects across visual-related self-actions
Notice bibliographique
Résumé
This work is aimed at understanding and modelling the perceptual stability mechanisms of human visual systems, regardless of large changes in the visual sensory input resulting from some visual-related motions. Invariant neuronal representation plays an important role for memory systems to associate and recognize objects. In contrast to the bulk of previous research work on the learning of invariance that focuses on the pure bottom-up visual information, we incorporate visual-related self-action signals such as commands for eye, head or body movements, to actively collect the changing visual information and gate the learning process. This helps neural networks learn certain degrees of invariance in an efficient way. We describe a method that can produce a network with invariance to changes in visual input caused by eye movements and covert attention shifts. Training of the network is controlled by signals associated with eye movements and covert attention shifting. A temporal perceptual stability constraint is used to drive the output of the network towards remaining constant across temporal sequences of saccadic motions and covert attention shifts. We use a four-layer neural network model to perform the position-invariant extraction of local features and temporal integration of invariant presentations of local features. The model is further extended to handle viewpoint invariance over eye, head, and/or body movements. We also study cases of multiple features instead of single features in the retinal images, which need a self-organized system to learn over a set of feature classes. A modified saliency map mechanism with spatial constraint is employed to assure that attention stays as much as possible on the same targeted object in a multiple-object scene during the first few shifts. We present results on both simulated data and real images, to demonstrate that our network can acquire invariant neuronal representations, such as position and attention shift invariance. We also demonstrate that our method performs well in realistic situations in which the temporal sequence of input data is not smooth, situations in which earlier approaches have difficulty.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».