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首页> 外文会议>Computational Neuroscience Meeting(CNS03); 20030705-09; Alicante(ES) >Learning efficient internal representations from natural image collections
【24h】

Learning efficient internal representations from natural image collections

机译：从自然图像收集中学习有效的内部表示

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Learning in sensory systems takes place after a repeated exposure to the incoming signals and many ideas based on information theoretical principles have been proposed to explain the synaptic adaptation which improves the coding capabilities of sensory areas. In this paper we want to emphasize that a simple, natural learning rule can be derived from a careful treatment of image redundancies. The learning rule is used to split images into independent components which connect different resolution levels, in a nonlinear way. The result shows the biological plausibility of this coding strategy not only in the visual pathway but also in other sensory modalities.
机译：在感觉系统中的学习是在反复暴露于传入信号之后进行的，并且已经提出了许多基于信息理论原理的思想来解释突触​​适应，这改善了感觉区域的编码能力。在本文中，我们要强调的是，可以通过对图像冗余进行仔细的处理来得出简单，自然的学习规则。学习规则用于将图像分成独立的组件，这些组件以非线性方式连接不同的分辨率级别。结果表明这种编码策略的生物学可行性不仅在视觉途径中，而且在其他感觉方式中也是如此。

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