Spatio–Temporal Adaptation in the Unsupervised Development of Networked Visual Neurons
Abstract
有许多模拟视觉皮层的计算模型基于无监督神经网络的空间适应。在本文中，我们提出了一种称为神经元簇的新模型，其统一适应方案中包括空间和时间权重。该模型的“就地”性质基于两个生物学上合理的学习规则：赫布规则和横向抑制。我们提出了数学证明，即时间权重是从侧抑制延迟中得出的。通过使用自然视频进行训练，该模型可以开发时空特征，例如方向选择性细胞、运动敏感细胞和时空复杂细胞。自适应方案的统一性质使我们能够构建一个多层且与任务无关的注意力选择网络，该网络对边缘、运动和颜色检测使用相同的学习规则，并且我们可以使用该网络进行静态和静态的注意力选择动态场景
Method
