論文の概要: Semiotics Networks Representing Perceptual Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05212v5
• Date: Tue, 17 Dec 2024 20:44:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:46:32.455253
• Title: Semiotics Networks Representing Perceptual Inference
• Title（参考訳）: 知覚推論を表現したセミオティックスネットワーク
• Authors: David Kupeev, Eyal Nitzany,
• Abstract要約: 本稿では,物体の知覚を追跡・シミュレートする計算モデルを提案する。 我々のモデルは人間に限らず、「内部」表現から「外部」表現への処理を含むループを含むシステムに適用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Every day, humans perceive objects and communicate these perceptions through various channels. In this paper, we present a computational model designed to track and simulate the perception of objects, as well as their representations as conveyed in communication. We delineate two fundamental components of our internal representation, termed "observed" and "seen", which we correlate with established concepts in computer vision, namely encoding and decoding. These components are integrated into semiotic networks, which simulate perceptual inference of object perception and human communication. Our model of object perception by a person allows us to define object perception by {\em a network}. We demonstrate this with an example of an image baseline classifier by constructing a new network that includes the baseline classifier and an additional layer. This layer produces the images "perceived" by the entire network, transforming it into a perceptualized image classifier. This facilitates visualization of the acquired network. Within our network, the image representations become more efficient for classification tasks when they are assembled and randomized. In our experiments, the perceptualized network outperformed the baseline classifier on MNIST training databases consisting of a restricted number of images. Our model is not limited to persons and can be applied to any system featuring a loop involving the processing from "internal" to "external" representations.
• Abstract（参考訳）: 毎日、人間は物体を知覚し、様々なチャネルを通して知覚を伝える。 本稿では,物体の知覚の追跡とシミュレートを目的とした計算モデルを提案する。 我々は、コンピュータビジョンの確立した概念、すなわちエンコーディングとデコードとを関連付ける「観測された」と「見える」という、内部表現の2つの基本的な構成要素を記述している。 これらのコンポーネントは、物体知覚と人間のコミュニケーションの知覚的推論をシミュレートするセミオティックネットワークに統合される。 人による物体知覚モデルでは,ネットワークによって物体知覚を定義することができる。 ベースライン分類器と付加層を含む新しいネットワークを構築することにより、画像ベースライン分類器の例でこれを実証する。 この層は、ネットワーク全体によって"知覚される"イメージを生成し、知覚化されたイメージ分類器に変換する。 これにより、取得したネットワークの可視化が容易になる。 ネットワーク内では、画像表現は、それらが組み立てられ、ランダム化されたときに、分類タスクに対してより効率的になる。 本実験では,MNISTトレーニングデータベースのベースライン分類器の性能を,制限された画像数で比較した。 我々のモデルは人間に限らず、「内部」表現から「外部」表現への処理を含むループを含むシステムに適用することができる。

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