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Experimental validation of a theoretical prediction on face-selective neurons

面部选择性神经元理论预测的实验验证

基本信息

批准号：
21K19812
负责人：
細谷晴夫
金额：
$ 4.16万
依托单位：
Advanced Telecommunications Research Institute International
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-07-09 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では、サルの高次視覚野における顔認識系の計算理論について、実験的検証を進めてきた。すでに発表した混合スパース符号化理論に基づき、積演算が行われているという理論予測を検証するため、階層的なモデルをデータから推定する手法を開発した。予備実験で得られた神経データを用い、半数のニューロンについて積演算を有している証拠を得ることができた。また、実験チームが準備している多電極実験に対応する解析手法の拡張も行い、多細胞データからモデルを推定し、新規刺激を生成する手法を開発した。ただし、実験側での技術的困難からまだデータは得られておらず、実際の実験検証は次年度以降に持ち越すことになった。一方、高次視覚野におけるカテゴリ化・恒常性・双方向性を考慮し、人工知能モデルの開発を行った。具体的には、深層生成学習の技術を用いて、カテゴリ・形状・３次元方位の３種類の隠れ変数を持つ変分オートエンコーダ型のアーキテクチャとその弱教師あり学習法を導入したモデルCIGMOを開発・実装した。ShapeNetという一般物体の画像セットで訓練し、恒常的クラスタリングやワンショット学習などのタスクにて、従来のモデルを凌駕する性能を示した。また、カテゴリ数が事前に不明な場合でも性能が維持されること、他の画像セットでも評価が可能であることが示された。さらに、このモデルに関する理論的な解析として、数学的証明が進め、識別可能性と呼ばれる性質についても説明した。

This study is aimed at exploring the computational theory of cognitive systems in higher order visual field. The method of calculating the theoretical prediction of a product is developed. In preparation for this event, half of the data collected from the database will be collected and processed. The method of multi-electrode analysis, multi-cell estimation and new stimulation generation was developed. The technical difficulties of the two sides have been reduced and the actual situation has been improved since the beginning of the year. One way, high-order vision field, constant, bidirectionality, artificial intelligence, development Specific, deep generation of learning technology in the use of different, different, different types of three-dimensional orientation, different types of learning methods, different types of learning methods. ShapeNet is a performance demonstration for general object portrait training, constant object learning, and object overriding. For example, if the number is unknown in advance, the performance will be maintained. If the number is unknown in advance, the performance will be maintained. The analysis of the theory, the proof of mathematics, the possibility of recognition and the explanation of the nature of the call