Design and Application of a Slow Feature Algorithm Coupling Visual Selectivity and Multiple Long Short-Term Memory Networks
Notice bibliographique
Résumé
In the traditional slow feature analysis (SFA), the expansion of polynomial basis function lacks the support of visual computing theories for primates, and cannot learn the uniform, continuous long short-term features through selective visual mechanism. To solve the defects, this paper designs and implements a slow feature algorithm coupling visual selectivity and multiple long short-term memory networks (LSTMs). Inspired by the visual invariance theory of natural images, this paper replaces the principal component analysis (PCA) of traditional SFA algorithm with myTICA (TICA: topologically independent component analysis) to extract image invariant Gabor basis functions, and initialize the space and series of basis functions. In view of the ability of the LSTM to learn long and short-term features, four LSTM algorithms were constructed to separately predict the long and short-term visual selectivity features of Gabor basis functions from the basis function series, and combine the functions into a new basis function, thereby solving the defect of polynomial prediction algorithms. In addition, a Lipschitz consistency condition was designed, and used to develop an approximate orthogonal pruning technique, which optimizes the prediction basis functions, and constructs a hyper-complete space for the basis function. The performance of our algorithm was evaluated by three metrics and mySFA’s classification method. The experimental results show that our algorithm achieved a good prediction effect on INRIA Holidays dataset, and outshined SFA, graph-based SFA (SFA), TICA, and myTICA in accuracy and feasibility; when the threshold was 6, the recognition rate of our algorithm was 99.98%, and the false accept rate (FAR) and false reject rate (FRR) were both smaller than 0.02%, indicating the strong classification ability of our approach.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».