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EMERGENCE OF SIMPLE-CELL RECEPTIVE FIELD PROPERTIES BY LEARNING A SPARSE CODE FOR NATURAL IMAGES

机译：通过学习自然图像的稀疏码来实现简单细胞接受场特性的出现

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摘要

THE receptive fields of simple cells in mammalian primary visual cortex can be characterized as being spatially localized, oriented(1-4) and bandpass (selective to structure at different spatial scales), comparable to the basis functions of wavelet transforms(5,6), One approach to understanding such response properties of visual neurons has been to consider their relationship to the statistical structure of natural images in terms of efficient coding(7-12), Along these lines, a number of studies have attempted to train unsupervised learning algorithms on natural images in the hope of developing receptive fields with similar properties(13-18), but none has succeeded in producing a full set that spans the image space and contains all three of the above properties. Here we investigate the proposal(8,12) that a coding strategy that maximizes sparseness is sufficient to account for these properties, We show that a learning algorithm that attempts to find sparse linear codes for natural scenes will develop a complete family of localized, oriented, bandpass receptive fields, similar to those found in the primary visual cortex, The resulting sparse image code provides a more efficient representation for later stages of processing because it possesses a higher degree of statistical independence among its outputs. [References: 30]
机译：与小波变换的基本功能相当（5,6），哺乳动物初级视觉皮层中简单细胞的感受野可以表征为空间定位，定向（1-4）和带通（对不同空间尺度的结构具有选择性）。 ，了解视觉神经元的这种响应特性的一种方法是根据有效编码来考虑它们与自然图像统计结构的关系（7-12）。据此，许多研究尝试训练无监督学习算法希望开发具有相似属性的接收场（13-18），但没有一个成功地产生了跨越图像空间并包含上述所有三个属性的全套图像。在这里，我们调查了建议（8,12），即最大程度地减少稀疏性的编码策略足以解决这些问题。我们表明，尝试为自然场景找到稀疏线性编码的学习算法将开发出完整的局部，定向带通接收场，类似于在主视觉皮层中发现的那些。所得的稀疏图像代码为后期处理提供了更有效的表示，因为它在输出之间具有较高的统计独立性。 [参考：30]

著录项

  • 来源
    《Nature》 |1996年第6583期|p. 607-609|共3页
  • 作者

    Olshausen BA.; Field DJ.;

  • 作者单位

    UNIV CALIF DAVIS CTR NEUROSCI DAVIS CA 95616 USA;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);美国《生物学医学文摘》(MEDLINE);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 自然科学总论;
  • 关键词

    Cortex;

    机译：皮质;

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