論文の概要: Deep Auto-encoder with Neural Response

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.15309v1
• Date: Tue, 30 Nov 2021 11:44:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-01 15:53:42.499616
• Title: Deep Auto-encoder with Neural Response
• Title（参考訳）: ニューラル応答を用いたディープオートエンコーダ
• Authors: Xuming Ran, Jie Zhang, Ziyuan Ye, Haiyan Wu, Qi Xu, Huihui Zhou, Quanying Liu
• Abstract要約: ニューラルレスポンス(DAE-NR)を用いたディープオートエンコーダと呼ばれるハイブリッドモデルを提案する。 DAE-NRは、視覚野からの情報をANNに組み込んで、より優れた画像再構成と、生物学的および人工ニューロン間の高い神経表現類似性を実現する。 DAE-NRは, 共同学習によって(画像再構成の性能の向上) 生体ニューロンと人工ニューロンとの表現的類似性の向上が可能であることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.797970797884023
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial intelligence and neuroscience are deeply interactive. Artificial neural networks (ANNs) have been a versatile tool to study the neural representation in the ventral visual stream, and the knowledge in neuroscience in return inspires ANN models to improve performance in the task. However, how to merge these two directions into a unified model has less studied. Here, we propose a hybrid model, called deep auto-encoder with the neural response (DAE-NR), which incorporates the information from the visual cortex into ANNs to achieve better image reconstruction and higher neural representation similarity between biological and artificial neurons. Specifically, the same visual stimuli (i.e., natural images) are input to both the mice brain and DAE-NR. The DAE-NR jointly learns to map a specific layer of the encoder network to the biological neural responses in the ventral visual stream by a mapping function and to reconstruct the visual input by the decoder. Our experiments demonstrate that if and only if with the joint learning, DAE-NRs can (i) improve the performance of image reconstruction and (ii) increase the representational similarity between biological neurons and artificial neurons. The DAE-NR offers a new perspective on the integration of computer vision and visual neuroscience.
• Abstract（参考訳）: 人工知能と神経科学は深く対話的である。 人工ニューラルネットワーク(anns)は、脳室の視覚の流れにおける神経表現を研究するための多用途なツールであり、神経科学の知識は、annモデルにタスクのパフォーマンスを改善する刺激を与えている。 しかし、これらの2つの方向を統一モデルにマージする方法は研究されていない。 本稿では、視覚野からの情報をANNに組み込んだディープオートエンコーダ(DAE-NR)と呼ばれるハイブリッドモデルを提案する。 具体的には、マウス脳とDAE-NRの両方に同じ視覚刺激(すなわち自然画像)が入力される。 dae−nrは、マッピング関数により、エンコーダネットワークの特定の層を、心室視覚ストリームの生物学的神経応答にマッピングし、デコーダによる視覚入力を再構築することを学ぶ。 我々の実験は、共同学習でDAE-NRが可能であることを証明している。 (i)画像再構成性能の向上及び改善 (ii) 生体ニューロンと人工ニューロンとの表現的類似性を増加させる。 DAE-NRはコンピュータビジョンと視覚神経科学の統合に関する新たな視点を提供する。

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