Visual Cortex and Deep Networks: Learning Invariant Representations (Computational Neuroscience Series)
Poggio, Tomaso A.; Anselmi, Fabio
Lingua: inglese
Editore: The MIT Press, 2016
- Rilegato
- Usato
Da: Big River Books, Powder Springs, GA, U.S.A.Big River Books
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Codice articolo BRV.0262034727.G
- Titolo
- Visual Cortex and Deep Networks: Learning Invariant Representations (Computational Neuroscience Series)
- Autore
- Poggio, Tomaso A.; Anselmi, Fabio
- Editore
- The MIT Press
- Anno di pubblicazione
- 2016
- Condizione
- good
- Rilegatura
- Rilegato
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0262034727
- ISBN 13
- 9780262034722
The ventral visual stream is believed to underlie object recognition in primates. Over the past fifty years, researchers have developed a series of quantitative models that are increasingly faithful to the biological architecture. Recently, deep learning convolution networks—which do not reflect several important features of the ventral stream architecture and physiology—have been trained with extremely large datasets, resulting in model neurons that mimic object recognition but do not explain the nature of the computations carried out in the ventral stream. This book develops a mathematical framework that describes learning of invariant representations of the ventral stream and is particularly relevant to deep convolutional learning networks.
The authors propose a theory based on the hypothesis that the main computational goal of the ventral stream is to compute neural representations of images that are invariant to transformations commonly encountered in the visual environment and are learned from unsupervised experience. They describe a general theoretical framework of a computational theory of invariance (with details and proofs offered in appendixes) and then review the application of the theory to the feedforward path of the ventral stream in the primate visual cortex.
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Informazioni sull’autore
Fabio Anselmi is a Postdoctoral Fellow in the Istituto Italiano di Tecnologia Laboratory for Computational and Statistical Learning at MIT and part of the Center for Brains, Minds, and Machines.
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