RI: Small: Computational and Physiological Studies of Complex Neural Codes in the Early Visual Cortex
RI:小:早期视觉皮层复杂神经代码的计算和生理学研究
基本信息
- 批准号:1816568
- 负责人:
- 金额:$ 50万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2018
- 资助国家:美国
- 起止时间:2018-10-01 至 2024-09-30
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
In this interdisciplinary project, machine learning approaches are coupled with neurophysiological studies of primate early visual cortex to investigate the functional, coding and computational benefits of the observed neural representation and computing architecture. Neural models, with recurrent connections and the proposed dual-code strategy, will be developed to solve multiple vision problems simultaneously and to fit neurophysiological data. The representations will be studied from both coding perspectives and computational perspectives, based on scene statistics and their relevance for solving vision problems. The research program will be facilitated by international collaboration and tightly integrated with undergraduate and graduate education in neural computation. The proposed project wide provide new insights to the computations and functions of the biological visual system, as well as new ideas and inspirations for developing machine learning systems that can learn from limited data and function robustly and flexibly in novel complex situations, potentially with broad societal and technological impact.Current deep learning neural networks utilize tens or hundreds of layers to learn solutions for specific computer vision problems. The mammalian visual system has much fewer layers, and yet can solve many tasks in a variety of novel and complex situations. The nervous system might achieve this feat by having neuronal circuits with loops and recurrent connections, and with order of magnitude more neurons in each "layer." Recent neurophysiological findings suggest that neurons in the primary visual cortex (V1) of primates are not simply oriented edge and bar detectors as described in textbooks, but respond strongly to highly specific complex local patterns, although they also respond to many other patterns with much weaker responses. The PI proposed that the individual neurons are not amorphous entities, functioning facelessly in a large population, but are distinct and unique individuals that serve as specialists for some specific tasks and as generalists in other tasks. They participate in population encoding of information with strong sparse codes or weak distributed codes respectively, depending on the functional roles they serve.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
在这个跨学科项目中,机器学习方法与灵长类动物早期视觉皮层的神经生理学研究相结合,研究观察到的神经表征和计算架构的功能,编码和计算优势。将开发具有循环连接和双码策略的神经模型,以同时解决多个视觉问题并拟合神经生理学数据。基于场景统计及其与解决视觉问题的相关性,我们将从编码和计算的角度来研究这些表示。该研究计划将通过国际合作促进,并与神经计算的本科和研究生教育紧密结合。该项目为生物视觉系统的计算和功能提供了新的见解,也为开发机器学习系统提供了新的想法和灵感,这些系统可以从有限的数据中学习,并在新的复杂情况下健壮而灵活地运行,可能具有广泛的社会和技术影响。目前的深度学习神经网络利用数十或数百层来学习特定计算机视觉问题的解决方案。哺乳动物的视觉系统层次要少得多,但却能在各种新奇和复杂的情况下解决许多任务。神经系统可以通过具有环路和循环连接的神经元回路,以及在每个“层”中增加数量级的神经元来实现这一壮举。最近的神经生理学研究结果表明,灵长类动物初级视觉皮层(V1)中的神经元并不像教科书中描述的那样是简单的定向边缘和条形探测器,但它们对高度特定的复杂局部模式有强烈的反应,尽管它们对许多其他模式也有较弱的反应。PI提出,单个神经元不是无定形的实体,在大群体中没有面孔地运作,而是不同的、独特的个体,在某些特定任务中充当专家,在其他任务中充当通才。它们根据所服务的功能角色,分别参与强稀疏码或弱分布式码信息的种群编码。该奖项反映了美国国家科学基金会的法定使命,并通过使用基金会的知识价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。
项目成果
期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Prototype memory and attention mechanisms for few shot image generation
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Tianqin Li;Zijie Li;Andrew Luo;Harold Rockwell;A. Farimani;T. Lee
- 通讯作者:Tianqin Li;Zijie Li;Andrew Luo;Harold Rockwell;A. Farimani;T. Lee
SurfGen: Adversarial 3D Shape Synthesis with Explicit Surface Discriminators
- DOI:10.1109/iccv48922.2021.01593
- 发表时间:2021-10
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Andrew Luo;Tianqin Li;Wenhao Zhang;T. Lee
- 通讯作者:Andrew Luo;Tianqin Li;Wenhao Zhang;T. Lee
Complementary congruent and opposite neurons achieve concurrent multisensory integration and segregation
- DOI:10.7554/elife.43753
- 发表时间:2019-05-23
- 期刊:
- 影响因子:7.7
- 作者:Zhang, Wen-Hao;Wang, He;Wu, Si
- 通讯作者:Wu, Si
A Normative Theory for Causal Inference and Bayes Factor Computation in Neural Circuits
- DOI:
- 发表时间:2019
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Wenhao Zhang;Si Wu;B. Doiron;T. Lee
- 通讯作者:Wenhao Zhang;Si Wu;B. Doiron;T. Lee
Neural Correlate of Visual Familiarity in Macaque Area V2
- DOI:10.1523/jneurosci.0664-18.2018
- 发表时间:2018-10-17
- 期刊:
- 影响因子:5.3
- 作者:Huang, Ge;Ramachandran, Suchitra;Olson, Carl R.
- 通讯作者:Olson, Carl R.
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