Invited lecture

Prof. RNDr. Ivan Bajla, PhD.

Niektoré výpočtové modely vizuálneho neokortexu

Náčrt rámca výskumov výpočtovej neurovedy zameraných na funkcie ventrálnej a dorzálnej dráhy spracovania informácie vo vizuálnom neokortexe. Rozdiely rieÅ¡enia úloh: – rozpoznávania objektov (vÅ¡eobecný prístup HTM), – okamžitého rozpoznania objektov (tzv. preattentive recognition – Serre et al), – vizuálnej pozornosti (modely Kocha a Ittiho). Stručný opis výpočtových systémov zahŕňajúcich model mechanizmu vizuálnej pozornosti (Frintrop) a úvaha o možnom prepojení HTM siete a hierarchickej siete Wiscotta.

Mgr.Radoslav Å koviera

Rozpoznávanie vzorov pomocou hierarchickej časovej pamäte (HTM)

Hierarchická časová pamäť (Hierarchical Temporal Memory), biologicky inšpirovaná sieť vyvinutá Jeffom Hawkinsom a Dileepom Georgeom, je založená na pamäťovo-predikčnom modeli neokortexu cicavcov. HTM bola prvý raz opísaná v knihe On Intelligence (J. Hawkins, S.Blakeslee, 2004). Ide o hierarchickú stromovú sieť, zloženú zo základných výpočtových jednotiek – uzlov, pracujúcich na rovnakom princípe. Na každom stupni hierarchie, každý uzol pri učení generuje určitú reprezentáciu priestorovej a časovej štruktúry vstupných dát z predchádzajúceho stupňa. Na otestovanie vlastností HTM siete v praxi sme uskutočnili experiment, v ktorom úlohou HTM bolo rozpoznať normálne a zamaskované tváre zachytené a segmentované pomocou zariadenia Kinect.

Mgr.Kristán Valentín

Porovnanie výkonnosti HTM a modelov typu „Deep belief network“ (DBN) pri riešení úlohy rozpoznávania vizuálnych objektov

V prezentácií bude predstavené porovnanie biologicky inšpirovaných sieťových modelov typu HTM a DBN v úlohe rozpoznávania vizuálnych objektov. V oboch modeloch reprezentácie obrazových objektov sa ako klasifikátor použila metóda najbližšieho suseda (k-nearest neighbor). Na otestovanie invariantnosti modelov voči priestorovému posunu a zmene škály zobrazených objektov, sme navrhli a realizovali dva experimenty s obrázkami listov stromov z databázy obsahujúcej 11 kategórií. Získané výsledky ukázali, že v oboch experimentoch vedie aplikácia siete HTM k presnejšej klasifikácii.

Kde: Zasadačka UAPI č.4.08