視覚野のモデル - Sideswipe

これは 人工知能アドベントカレンダー の18日目の記事です。 今日からは、脳の代表的な部位に対して、いかにして計算機で再現するかといった部分を見ていきます。 視覚野を再現するには 視覚野の働きを再現するときの主な方針としては、以下のようなものが挙げられることが多いようです。 レチノトピーを再現 階層的な特徴抽出 スパースネス 言うまでもなく、この3つで視覚野のすべてを説明できるわけではありませんが、概ね悪く無い結果が得られるので方針としては悪くありません。 視覚野のおさらい まず動物（主に哺乳類）の視覚野をおさらいしましょう。アドベントカレンダーでは7日目で扱いました。必要に応じて併せてご覧ください。 t.co 特に大事なのは、特定の視覚刺激にだけ反応するコラムという構造が集まっていること、隣のコラムは少しだけ違う刺激によく反応する、言い換えると似たような処理をするコラムが集まっているとい

[eureka1]

“T野になるとさらに複雑な刺激に反応するコラムが現れ、たとえば手ならどのような角度で見ても、実写でもイラストでもとにかく手であれば反応するものや、顔に反応するものが現れます”