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首页> 外文会议>Computational Neuroscience Meeting(CNS03); 20030705-09; Alicante(ES) >Emergence of filters from natural scenes in a sparse spike coding scheme
【24h】

Emergence of filters from natural scenes in a sparse spike coding scheme

机译：稀疏尖峰编码方案中来自自然场景的滤波器的出现

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As an alternative to classical representations in machine learning algorithms, we explore coding strategies using events as is observed for spiking neurons in the central nervous system. Focusing on visual processing, we have previously shown that we may define a sparse spike coding scheme by implementing accordingly lateral interactions (Neurocomputing 57 (2004) 125). This class of algorithms is both compatible with biological constraints and also to neurophysiological observations and yields a performant algorithm of computing by events. We explore here learning mechanisms to unsupervisely derive an optimal overcomplete set of filters based on previous work of (Vision Res. 37 (1998) 3311) and show its biological relevance.
机译：作为机器学习算法中经典表示的替代方法，我们使用事件来探索编码策略，如在中枢神经系统中出现尖峰神经元那样。着眼于视觉处理，我们先前已经表明，可以通过实现相应的横向交互来定义稀疏的峰值编码方案（Neurocomputing 57（2004）125）。这类算法不仅与生物学限制兼容，而且与神经生理学观察结果兼容，并产生了一种通过事件进行计算的高性能算法。我们在此探索学习机制，以根据（Vision Res。37（1998）3311）的先前工作无监督地得出最优的超完备滤波器集，并显示其生物学相关性。

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