Машинное обучение позволило лучше понять, как мозг распознает лица

Ученые из Центра исследований мозга Riken (Япония), Сколтеха (Россия) и Института Солка (США) изучили теоретическую модель механизма работы нейронов зрительной коры головного мозга при распознавании лице и обработке информации о мимике человека
enginclub.ru

Ученые из Центра исследований мозга Riken (Япония), Сколтеха (Россия) и Института Солка (США) изучили теоретическую модель механизма работы нейронов зрительной коры головного мозга при распознавании лице и обработке информации о мимике человека.

Ученые решили выяснить, как обрабатывается и сохраняется связанная с распознаванием лиц информация в зрительной коре головного мозга человека. Для этого исследователи с помощью  нового тензорного алгоритма и элементов машинного обучения представили лицо человека как совокупность компонентов, которые назвали тензорными изображениями.

На их основании была построена математическая модель, описывающая работу нейронов, которые участвуют в процессе распознавания лиц.

 «Мы использовали новый принцип тензорных разложений, позволяющий представить лицо человека в виде набора компонентов с заданным уровнем сложности, которые можно интерпретировать как модельные компоненты лица, а также рассматривать представление лица человека как комбинацию компонентов низкого и среднего уровней сложности», − подчеркнул профессор Сколтеха Анджей Чихоцкий.

medium.com

Ранее МедиаПоток писал, что американские исследователи создали нейросеть, позволяющую увеличить характеристики синхротронного излучения. Разработка рассчитывает высоту пучка излучения синхротрона с точностью около 0,4 процента и при этом ограничивается мощностями обычного домашнего компьютера.

Источник Neural Computation