基于深度学习的周围抑制机制
神经元与认知
2019-08-27 v1 数据分析、统计与概率
摘要
在音调、视觉及其他刺激的感知中，“周围抑制机制”（或称“侧向抑制机制”）至关重要。该机制通过减弱并抑制周围信号来增强最强音调、颜色及其他刺激的信号，因为后者的信号较不重要。这一周围抑制机制在感觉系统的生理学中已被充分研究。本文构建了一个除输入层和输出层外还具有两个隐藏层的神经网络，四个层中各含 60 个神经元（单元）。标签（正确答案）通过对输入信号施加七次“Hartline 机制”操作得到，即由相邻神经元发送抑制信号并随后放大所有信号。将经由该神经网络深度学习所得的隐含关系与周围抑制机制的生理学标准理解进行比较。
引用
@article{arxiv.1908.09314,
title = {Surround Inhibition Mechanism by Deep Learning},
author = {Naoaki Fujimoto and Muneharu Onoue and Akio Sugamoto and Mamoru Sugamoto and Tsukasa Yumibayashi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.09314},
year = {2019}
}
备注
5 pages, 4 figures