論文の概要: Efficient Representation of Natural Image Patches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13004v3
• Date: Thu, 11 Apr 2024 19:22:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-15 20:25:39.001103
• Title: Efficient Representation of Natural Image Patches
• Title（参考訳）: 自然画像パッチの効率的な表現
• Authors: Cheng Guo,
• Abstract要約: 初期視覚システムの2つの目的 - 効率的な情報伝達と正確なセンサ確率分布モデル - の達成方法について検討する。 我々のモデルは、初期の視覚系の計算理論に関する新しい洞察と、ディープラーニングモデルの効率を高めるための潜在的新しいアプローチを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2179089070956926
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Utilizing an abstract information processing model based on minimal yet realistic assumptions inspired by biological systems, we study how to achieve the early visual system's two ultimate objectives: efficient information transmission and accurate sensor probability distribution modeling. We prove that optimizing for information transmission does not guarantee optimal probability distribution modeling in general. We illustrate, using a two-pixel (2D) system and image patches, that an efficient representation can be realized through a nonlinear population code driven by two types of biologically plausible loss functions that depend solely on output. After unsupervised learning, our abstract information processing model bears remarkable resemblances to biological systems, despite not mimicking many features of real neurons, such as spiking activity. A preliminary comparison with a contemporary deep learning model suggests that our model offers a significant efficiency advantage. Our model provides novel insights into the computational theory of early visual systems as well as a potential new approach to enhance the efficiency of deep learning models.
• Abstract（参考訳）: 生体システムにインスパイアされた最小でも現実的な仮定に基づく抽象情報処理モデルを用いて,視覚システムにおける2つの最終的な目的 – 効率的な情報伝達と正確なセンサ確率分布モデリング – を実現する方法について検討する。 情報伝達の最適化は、一般に最適な確率分布モデルを保証するものではないことを証明している。 本稿では, 2 ピクセル (2D) システムとイメージパッチを用いて, 出力のみに依存する2 種類の生物学的可算損失関数によって駆動される非線形集団コードにより, 効率的な表現を実現することができることを示す。 教師なし学習の後、我々の抽象情報処理モデルは、スパイキング活動のような実際のニューロンの特徴を模倣していないにもかかわらず、生物学的システムと顕著に類似している。 現代のディープラーニングモデルとの予備的な比較は、我々のモデルが大きな効率性をもたらすことを示唆している。 我々のモデルは、初期の視覚系の計算理論に関する新しい洞察と、ディープラーニングモデルの効率を高めるための潜在的新しいアプローチを提供する。

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