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模拟视觉系统的稀疏编码神经网络模型

Sparse Code Neural Network Model Based on Visual System

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【作者】 邹琪； 罗四维；

【Author】 Zou Qi Siwei Luo Department of Computer Science,Beijing Northern Jiaotong University,Beijing,China,100044

【机构】 北方交通大学计算机与信息技术学院；

【摘要】 神经生物学研究表明,视感知系统V1层神经元的感受野对刺激图像采取稀疏表示的策略。本文模拟视感知系统对视觉信息的处理提出了稀疏编码的神经网络模型。该模型用快速ICA算法得到的特征基模拟感受野,反馈网络的输出模拟简单细胞的响应。对自然图像的编码实验说明该模型在生物学上的合理性和计算上的可行性。

【Abstract】 Study in neurobiology has shown that the receptive fields of neurons in V1 in visual perceptual mechanism produce sparse presentations towards stimulus.Simulating the way visual system processes signal,we present a sparse coding neural network model.Feature basis functions obtained by fastICA algorithm are used to model receptive fields and outputs of the feedback network to model activities of simple cells.Coding experiment on nature images explains the model’s plausibility in neuroscience view and feasibility in practical computation.

【关键词】 视神经科学； 独立分量分析； 特征基； 双向神经网络； 稀疏编码；
【Key words】 visual neuroscience； ICA； feature basis； bilateral neural network； sparse code；
【基金】 博士点基金基于视觉处理模式的信息有效编码研究资助项目(20020004020)
  • 【会议录名称】 第十一届全国信号处理学术年会（CCSP-2003）论文集
  • 【会议名称】第十一届全国信号处理学术年会（CCSP-2003）
  • 【会议时间】2003-08-01
  • 【会议地点】中国辽宁大连
  • 【分类号】TN911.73
  • 【主办单位】中国电子学会信号处理分会、中国仪器仪表学会信号处理分会
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