基于连接组的果蝇视觉系统六边形晶格卷积网络模型
神经元与认知
2018-06-26 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
我们能从连接组中学到什么？我们构建了果蝇视觉系统前两个阶段—— lamina 和 medulla 的简化模型。所得到的六边形晶格卷积网络通过时间反向传播训练，以在自然场景视频中执行物体追踪。用连接组重建权重初始化的网络在 T4 神经元及其输入中自动发现了著名的朝向选择性和方向选择性特性，而随机初始化的网络则没有。我们的工作是首个证明：连接组知识能够实现对电路中单个神经元功能特性的计算机内预测，从而仅从结构理解电路功能。
引用
@article{arxiv.1806.04793,
title = {A Connectome Based Hexagonal Lattice Convolutional Network Model of the Drosophila Visual System},
author = {Fabian David Tschopp and Michael B. Reiser and Srinivas C. Turaga},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.04793},
year = {2018}
}
备注
Work in progress. Final paper with results from an updated model with new connectome data will be coming soon