人工智能各行業應用結合方式淺腦暴

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靈長類動物視覺皮層V2區的復雜形狀選擇性|Selectivity for Complex Shapes in Primate Visual Area V2

譯者注:本文翻譯了Jay Hegde和David C. Van Essen的論文《Selectivity for Complex Shapes in Primate Visual Area V2》,V1區的研究已經相當透徹,IT區的很多研究也表明了物體的選擇性,大家都很好奇從V1到IT區的整個object recognition過程中發生了什么,這些intermedia area中的神經元有哪些特性呢?本文是一個較好的嘗試。原文地址:http://www.jneurosci.org/content/20/5/RC61.full.pdf

靈長類動物視覺皮層V2區的復雜形狀選擇性

結果

復雜輪廓和光柵的V2區細胞選擇性

圖1

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流形學習和維度災難|Manifold Learning and the Curse of Dimensionality

本文是對Bengio大神的新作《Deep learning》一書中[5.12.3 Manifold Learning and?the Curse of Dimensionality]一節的拙劣翻譯,希望能對英文不好的同學理解原著起到一點點作用。

5.12.3 流形學習和維度災難
讓我們來看看一種特殊的機器學習任務類型——流形學習。雖然它是用來消減維度災難的,我們仍要討論一下它可以幫助可視化和突顯平滑先驗法對于高維空間的泛化能力是不足的。第17章將重點關注表示方式學習的流形視角并深入這一課題的更多細節,研究基于神經網絡的實踐中的流形學習算法。
一個流形是一個連接區域,一個點的集合,每個點相互臨近,使得其看起來想一個歐幾里得空間。相鄰的概念意味著存在一些轉換能夠使這個流形從一個位置移動到一個相鄰的位置。雖然有形式化的數學手段表述相鄰概念,但機器學習更傾向于松散地用這個概念去討論一組連接的點,這組點可以通過只考慮高維空間中很小一部分自由度和維度就能被很好的近似。每個維度對應一個局部變化方向,比如,向某個方向移動流形。我們所說的機器學習中的流形是點的子集,稱作嵌入空間(也是一個流形)的子流形。 Read more

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