論文の概要: Toward an Over-parameterized Direct-Fit Model of Visual Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.03850v1
• Date: Fri, 7 Oct 2022 23:54:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 17:11:58.502326
• Title: Toward an Over-parameterized Direct-Fit Model of Visual Perception
• Title（参考訳）: 視覚知覚の過パラメータ直接適応モデルに向けて
• Authors: Xin Li
• Abstract要約: 本稿では, 単純細胞と複雑細胞の並列結合機構と逐次結合機構の相違について述べる。 空間分割と合成に抽象化する新たな提案が提案されている。 我々は、$ell_infty$-optimizationに基づいて、動的プログラミング(DP)のような近似近傍探索を実現する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.4823225815317125
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: In this paper, we revisit the problem of computational modeling of simple and complex cells for an over-parameterized and direct-fit model of visual perception. Unlike conventional wisdom, we highlight the difference in parallel and sequential binding mechanisms between simple and complex cells. A new proposal for abstracting them into space partitioning and composition is developed as the foundation of our new hierarchical construction. Our construction can be interpreted as a product topology-based generalization of the existing k-d tree, making it suitable for brute-force direct-fit in a high-dimensional space. The constructed model has been applied to several classical experiments in neuroscience and psychology. We provide an anti-sparse coding interpretation of the constructed vision model and show how it leads to a dynamic programming (DP)-like approximate nearest-neighbor search based on $\ell_{\infty}$-optimization. We also briefly discuss two possible implementations based on asymmetrical (decoder matters more) auto-encoder and spiking neural networks (SNN), respectively.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,視覚知覚の過度なパラメータ化・直接適合モデルのための,単純・複雑セルの計算モデリング問題を再考する。 従来の知見とは異なり、単純な細胞と複雑な細胞間の並列結合機構とシーケンシャル結合機構の違いを強調する。 空間分割と構成を抽象化する新しい提案が,我々の新しい階層構造の基礎として開発されている。 この構成は、既存のk-d木の積トポロジーに基づく一般化として解釈でき、高次元空間におけるブルート力直接適合に適している。 構築されたモデルは、神経科学と心理学のいくつかの古典的な実験に応用されている。 構築された視覚モデルの反スパース符号化解釈を提供し、$\ell_{\infty}$-optimization に基づく動的プログラミング(DP)のような近似近傍探索にどのように導かれるかを示す。 また、非対称(デコーダがより重要である)オートエンコーダとスパイクニューラルネットワーク(SNN)に基づく2つの実装についても簡単に論じる。

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