Хабр Курсы для всех
РЕКЛАМА
Практикум, Хекслет, SkyPro, авторские курсы — собрали всех и попросили скидки. Осталось выбрать!
Задача стоит не в том, чтобы сформировать пространство детекторов с плавным переходом вектора признакового описания, а в том, чтобы расставить на плоскости дискретно заданные элементы в соответствии с определенной мерой их близости. Как мы показали ранее, такую расстановку можно получить, используя алгоритм, основанный на попарных перестановках элементов.Хо-хо, вот уж не думал, что мозг и сортировка пузырьком будут иметь что-то общее! Хотя, мне кажется, что в реальности имеет место процесс, напоминающий сортировку вставками, когда элементы постепенно «проваливаются» на подходящее место. Ну и конечно, в отличие от простейших компьютерных алгоритмов, процесс происходит параллельно для всех элементов.
В зависимости от того, стимуляция какого глаза вызывает наиболее сильный ответ, были составлены карты глазодоминантности.На всякий случай, дам ссылку на видео, демонстрирующее аналогичные процессы в природе, в частности при образовании паттернов на шкуре животных, складок у морских губок и др. Основная идея в том, что для образования подобных структур требуются два фактора. Первый фактор — наличие взаимовлияющих, но противоборствующих агентов с ускоряющей и тормозящей активностью в некоей среде. Второй фактор — геометричность процессов. То есть, влияние агентов должно локализоваться и распространяться в пределах некоей области. В результате можно получить самые разнообразные паттерны. Насколько я понимаю, в вашем случае происходит ровно то же самое. Соответственно, можно применять разработанный мат аппарат для поиска дальнейшего соответствия.
В результате трансформации получается описание, соответствующее тому, как выглядел бы исходный образ после такого преобразования. Наиболее очевидные трансформации – это смещение по горизонтали и вертикали, а также вращение образа. Контексты в таком «очевидном» случае – это всевозможные комбинации смещений и поворотов.Если декодирование образов происходит на более высоком уровне, нежели ансамбли линий и краев, то почему тогда скорость восприятия текста зависит от его расположения? Перевернем текст вверх ногами и отзеркалим его — скорость чтения упадет в разы (хотя будет все-еще возможной). Да, конечно, можно утверждать, что мы привыкли парсить текст в нормальной ориентации, но все-таки? Если существуют контексты для всех возможных ориентаций, почему не срабатывают те, что соответствуют, скажем, букве Ы, повернутой на 180°? Или они не существуют или находятся не на своих местах?
Буквы это все-таки не совсем элементарный образ. Возможно, они распознаются где-то в более высоких отделах коры.Я исходил из этой фразы статьи:
В нашем подходе миниколонки – это контекстные модули. Они не детектируют какой-то простой образ, а выполняют куда более сложные функции.
Классический подход говорит: нейрон — детектор определенного образа.
Просто к слову о "классическом подходе" — даже просто посмотрев на топовые реализации текущих CNN, тот же Inception или ResNet, можно с уверенностью сказать что ни у кого нету убеждения что один нейрон распознаёт один образ. Нейрон где-нибудь в серединном из многочисленных слоёв в таких сетях может распознавать или какой-нибудь паттерн, часть образа, или положение других образов относительно друг друга и т.д.
Логика сознания. Часть 8. Пространственные карты коры мозга