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AI图像处理的生物视觉原理与机器模拟
发布时间：2024-08-04 19:04:18 浏览量：176次
卷积神经网络（CNN）是为处理图像数据而设计的神经网络，在很大程度上受到生物视觉系统结构和功能的启发，尤其是哺乳动物大脑中初级视觉皮层的组织方式。以下是该神经网络的两个关键组件卷积核与汇聚层所涉及的仿生学原理详细描述：
一 卷积核（感受野）
1 仿生学原理
在生物视觉系统中，神经元并不独立响应整个视野中的所有信息，而是对局部区域敏感。例如，简单细胞(simple cell)在初级视觉皮层中被发现仅对特定方向和频率的边缘特征有响应，这种局部处理和选择性响应机制是卷积核概念的基础。
卷积核在CNN中模拟了这种生物神经元的感受野，每个卷积核在图像上滑动并执行元素级别的乘加运算，提取如边缘、角点、纹理等局部特征。不同的卷积核可以学习到不同类型的特征，对应于生物视觉系统中神经元对不同视觉特征的偏好。
2 哲学思想
卷积过程体现了从整体到部分再到抽象的哲学思考，通过不断分解图像的空间结构，将复杂的信息逐步转化为可识别的基本组成单元，从而实现高级别的模式识别和理解。
3 机器实现
让我们用互相关运算中的图为例来解释感受野： 给定2×2卷积核，阴影输出元素值19的感受野是输入阴影部分的四个元素。 假设之前输出为Y，其大小为2×2，现在我们在其后附加一个卷积层，该卷积层以Y为输入，输出单个元素z。 在这种情况下，Y上的z的感受野包括Y的所有四个元素，而输入的感受野包括最初所有九个输入元素。 因此，当一个特征图中的任意元素需要检测更广区域的输入特征时，我们可以构建一个更深的网络。
输入和卷积核的二维互相关运算
二 汇聚层（全局敏感）
1 仿生学原理
生物视觉系统具有空间不变性特性，即使物体的位置、大小变化，我们仍然能够识别出相同的物体。在CNN中，汇聚层实现了这一目标，通过计算子区域的最大值、平均值或者其它统计量，减少输入数据的空间维度，同时保持关键特征不变。类似于生物视觉皮层中复杂细胞(complex cell)的工作原理，这些细胞对位置变化有一定的容忍度，它们对某个特征的方向或频率响应不随该特征的小范围移动而改变。
2 哲学思想
汇聚层提供了不同层次的抽象，随着网络深度的增加，每一层的汇聚操作都进一步增强了对底层细节的忽略以及对更高层级语义特征的关注，这反映了认知过程中逐渐抽象化和概念化的思路。有助于提高模型对于输入数据微小变化的稳健性。
3 机器实现
我们学习任务通常与全局图像问题有关(例：图像是否包含一只猫)，所以最后一层应该对最初的整个输入具有全局敏感性。通过逐步聚合信息，生成越发粗糙的映射，最终实现学习全局表示的目标，同时将卷积涂层的又是保留在中间层。
当检测较底层特征时，我们希望这些特征保持某种程度上的平移不变性。若因为像素的短距离移动导致新图像的输出大不相同，则模型的稳定性过于差劲。
汇聚窗口从输入张量的左上角开始，从左往右，从上往下再输入张量内滑动。在汇聚窗口到达的每个位置，它计算该窗口中输入子张量的最大值或者是平均值。
汇聚窗口形状为二乘二的最大汇聚层
总结来说，卷积核和汇聚层在CNN中的设计均借鉴了生物视觉系统的局部感受、特征选择性和空间不变性等原则，这些仿生学原理与哲学上的分析归纳、抽象表示和不变性追求相辅相成，共同构建了CNN强大的图像理解和模式识别能力。
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