通过在人工神经网络中表示视觉空间涌现的双缝干涉
计算机视觉与模式识别
2022-05-23 v1
摘要
人工神经网络在图像识别上取得了令人难以置信的成功，但视觉空间表示的底层机制仍是一个巨大谜团。内嗅皮层中的网格细胞（2014年诺贝尔奖）支持一种周期性表示，作为编码空间的度量。在此，我们开发了一种自监督卷积神经网络来执行视觉空间定位，导致了波的单缝衍射和双缝干涉模式的涌现。我们的发现在一定程度上揭示了CNN编码视觉空间的本质。CNN在视觉空间编码方面不再是黑箱，它是可解释的。我们的发现表明，波的周期性性质提供了一种空间度量，暗示了空间坐标框架在人工神经网络中的普遍作用。
引用
@article{arxiv.2205.10081,
title = {Emergence of Double-slit Interference by Representing Visual Space in Artificial Neural Networks},
author = {Xiuxiu Bai and Zhe Liu and Yao Gao and Bin Liu and Yongqiang Hao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.10081},
year = {2022}
}