Нові топографічні нейромережі точніше імітують зір людини

Нове покоління штучних нейромереж — All-topographic neural networks (All-TNNs) — краще відтворює роботу зорової системи людини, ніж традиційні CNN.

Модель розробили дослідники з Університету Оснабрюка та Вільного університету Берліна, її опис опубліковано в Nature Human Behaviour.

Джерело: techxplore.com

Попередні моделі, засновані на CNN, хоч і були ефективними в обробці зображень, суттєво відрізнялись від біологічного мозку. Вони, наприклад, можуть «копіювати» вивчені ознаки по всьому зображенню — те, чого мозок не робить. Натомість мозок організований ретинотопічно — сигнали йдуть від сітківки до зорової кори, і різні ділянки відповідають за різні типи зорової інформації.

All-TNNs моделюють цю організацію: їхня «кора» — це двовимірна поверхня, де сусідні ділянки відповідають за схожі ознаки, а віддалені — за різні. Це наближає їх до реальної роботи мозку і дозволяє краще відтворювати поведінкові моделі людини.

Моделі можуть бути корисними в нейронауці та психології — зокрема, для вивчення того, як топографія кори впливає на сприйняття. Проте All-TNNs залишаються складними у навчанні, і дослідники зараз працюють над оптимізацією їх продуктивності.

«Мозок, ймовірно, має внутрішні механізми для плавної організації ознак у просторі. Ми хочемо з’ясувати, як це працює, і відтворити це в моделях», — зазначив автор дослідження Тім Кіцманн.