作为替代神经形态概念的二维形状扫描转录
神经元与认知
2018-03-22 v1
摘要
Selfridge 与 Sutherland 以及 Marr 一起，提出了如何对计算机进行编程以识别形状的一些最早提议。他们对轮廓特征滤波的强调，特别是边界段方向的滤波，得到了 Hubel 和 Wiesel 获诺贝尔奖工作的支持，他们发现初级视皮层中的神经元作为轮廓方向的函数进行选择性响应。无数的研究者和理论家继续在这一方法上开展工作。这些模型通常被描述为神经形态的，这意味着计算方法基于生物学上合理的原理。本实验室最近的工作对方向选择性的强调以及神经网络原理的使用提出了挑战。本报告的目标不是重新辩论这些问题，而是提供一种用于编码形状信息的替代概念，这可能对神经形态建模者有用。
引用
@article{arxiv.1803.07883,
title = {Scan transcription of two-dimensional shapes as an alternative neuromorphic concept},
author = {Ernest Greene and Yash Patel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.07883},
year = {2018}
}
备注
7 pages, 4 figures, 53 references