3. 私のストラテジー:神経現象学
Varela, F. J. (1999) The specious present: A neurophenomenology of time
consciousness in Naturalizing phenomenology: Issues in Contemporary
Phenomenology and Cognitive Science. pp 266–329
Varela, F. J. (1996) Neurophenomenology: a methodological remedy for the
hard problem. Journal of Consciousness Studies 3, 330–349.
神経生物学
的な基盤
力学系による形式化
経験の構造についての
現象学的説明
相互に拘束条件を与える
意識経験を一人称的かつ誰でも同意できる形で説明する
にはどうすればよいか?
23. Target detection using saliency-based attention
Itti, L. and Koch, C. (1999)
Proc. RTO/SCI-12 Workshop on Search and Target Acquisition (NATO Unclassified) .
ノイズ混じりの画像で
サリエンシーが高いものがある場合
サリエンシーの
高いところが生き残る
ノイズ混じりの画像で
サリエンシーが高いものがない場合
互いに打ち
消し合う
DoG + 整流の繰り返し
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29. Fig.1.3 in The Neuroethology of Predation and Escape,
First Edition. Keith T. Sillar, Laurence D. Picton and
William J. Heitler. 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
A bullfrog responds to moving stimuli
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35. Deep neural net (DNN)とは
M. Kümmerer, L. Theis, and M. Bethge
Deep Gaze I: Boosting Saliency Prediction with Feature Maps Trained on ImageNet
ICLR Workshop, 2015
HintonのImageNet
Imageから名前(“orange”)を決める分類器を学習
End-to-end(明示的に特徴抽出しない)でCNNを学習させる
CNN: convolutional NN (空間的近接での畳込み)
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37. ベンチマークテスト: CAT 2000
Borji, Ali and Itti, Laurent (2015) "CAT2000: A Large Scale Fixation
Dataset for Boosting Saliency Research" CVPR 2015; arXiv:1505.03581
Training (n=2000) Test (n=2000)
画像4000枚 (20カテゴリー)で24人分の視線分布を計測
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