这是NIPS 2017上自斯坦福的博士生Chengxu Zhuang等人的论文 “Toward Goal-Driven Neural Network Models for the Rodent Whisker-Trigeminal System”——采用目标驱动的深度神经网络对啮齿类动物的胡须-三叉神经系统进行建模
第一次看到这篇论文的标题的时候就觉得好有爱~~~~今天终于有时间跟大家一起来拜读一下这篇有爱的论文~
啮齿类动物有很多啦,比如老鼠、龙猫等等~~~大部分耗子家族的胡须都非常厉害,他们大部分时间是靠胡须来识别前面的物体、感受这个世界滴~~啮齿类胡须感知系统实际上非常复杂,比较简化的来说可以看做胡须+后面的三叉神经系统,很多研究者对老鼠们的胡须“看”物体的能力进行了很多实验,但是一直缺少能够准确反映这套系统的模型。而这篇论文的作者决定采用当下最火的深度人工神经网络(DNN)来试图建立胡须-三叉神经系统的模型。
论文作者们首先利用生物-物理模型模拟得到老鼠胡须以不同位置、角度、速度等扫描不同3D物体时的感知数据。嗯。。。下图就是老鼠胡须以不同姿势摩擦大黄鸭时的情形
然后利用获取的这些数据,训练多个DNN模型来学习根据胡须感知数据来识别不同物体~
龙猫老师想吐槽一下,你们咋能确定老鼠能够靠胡须来识别大黄鸭的。。。。
这是训练的不同神经网络的识别率,嗯,整体看来都不咋样,不过按照论文的结论,他们确实没有建立老鼠胡须识别物体的模型,但是证明了这套方法来研究胡须识别物体是有潜力滴、可行滴~
嗯~总之这是篇很有爱的论文,值得大家学习
如果你对这篇论文感兴趣或想要讨论任何问题请留言
领取专属 10元无门槛券
私享最新 技术干货