Emergent X

Une expérience interactive avec les réseaux neuronaux convolution sans surveillance

Cette application permet à l'utilisateur d'expérimenter de façon interactive avec et visualiser la formation d'un seul neurone (fonction détecteur) dans un réseau neuronal non supervisé. L'utilisateur fournit les "données de formation" en ligne via la prise de photos.

Instructions: prendre des photos et être patient - même les petits réseaux neuronaux sont de calculs!

Le réseau converge sur le premier "composant principal" ou survenant le plus souvent 2 x 2 fonctionnalité motif que de multiples images partagent en commun.

Ce réseau met en œuvre que des règles d'apprentissage locaux:

1. Un neurone est concurrentiel: si fréquemment ne se déclenche pas, il diminue son seuil de répondre à des stimuli avec une plus grande variance.

2. Un neurone est économe: si elle se déclenche fréquemment, il augmente son seuil

3. Quand un neurone incendies, il tunes ses «poids» de se déplacer dans une direction qui va augmenter la probabilité d'un modèle similaire déclenchement à l'avenir.

Exemple: si un neurone post synaptique répondait à un signal de grande amplitude, mais répond maintenant à un signal plus faible amplitude (en raison de seuil diminution), ses poids se déplace vers le signal plus faible amplitude.

Structure du réseau:

couche 1. Entrée: 8 x 8 x 3 (3 canaux de couleur)

2. Couche convolutif: 2 x 2 x 3 (1 neurone avec 12 synapses)

3. Activation Carte: 7 x 7 x 1

Remarque: les canaux de couleur sont prétraitées pour répondre de la même quel que soit l'éclairage.