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Recurrent probabilistic dynamics: Applications to face recognition

机译:复发概率动力学:在面部识别中的应用

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摘要

The biological motivation for this work is to investigate the role of retinal image processing and the information content encoded in ganglia, LGN and higher levels of processing in the visual system that contribute to face recognition through combination of top-down and bottom-up recurrent dynamics. We propose a network model composed of three sub-structures that are probabilistic and dynamic with a time resolution for individual neuronal processes in the order comparable to the refractory period in spiking.
机译:这项工作的生物学动机是研究视网膜图像处理的作用以及神经节,LGN中编码的信息内容以及视觉系统中更高级别的处理所编码的信息,这些内容通过自上而下和自下而上的循环动力学的组合有助于面部识别。我们提出了一个由三个子结构组成的网络模型,这些子结构是概率性的,具有动态性,其时间分辨率可用于单个神经元过程,其顺序可与峰值不应期相比较。

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