Name: Mechanisms of representation transfer

Abstract:

Description: <p><span style="font-size:11pt"><span style="line-height:normal"><span style="font-family:Calibri, sans-serif"><span style="caret-color:#000000"><span style="color:#000000"><span style="font-style:normal"><span style="font-variant-caps:normal"><span style="font-weight:normal"><span style="letter-spacing:normal"><span style="orphans:auto"><span style="text-transform:none"><span style="white-space:normal"><span style="widows:auto"><span style="word-spacing:0px"><span style="-webkit-text-size-adjust:auto"><span style="text-decoration:none"><span style="font-size:12pt"><span style="color:#538135">In diesem Projekt untersuchen wir neue M&ouml;glichkeiten Eigenschaften des biologischen Sehsystems auf k&uuml;nstliche neuronale Netze zu &uuml;bertragen, um sie robuster gegen Ver&auml;nderungen von Bildmerkmale zu machen, die den Bildinhalt nicht ver&auml;ndern &ndash; wie z.B. die Ver&auml;nderung des Bildstils. Derzeit gibt es keinen Lern-Algorithmus, der es schafft robust das Erlernte auf andere nicht-trainierte Bildmerkmale zu &uuml;bertragen. Selbst bei leichten Ver&auml;nderungen des Bilds, z.B. durch Hinzuf&uuml;gen von Rauschen oder Ver&auml;nderungen des Stils, begehen k&uuml;nstliche neuronale Netze schnell Fehler, obwohl unser Wahrnehmungsapparat keine Probleme hat den Inhalt des Bilds zu erkennen. Auch wenn die Meisten von uns unter dem Einfluss einer bestimmten Umwelt mit spezifischen Bildmerkmalen aufwachsen (beispielsweise der Schw&auml;bischen Alb), kann unser Wahrnehmungsapparat das Erlernte problemlos auf ganz andere Umgebungen (beispielsweise der Umweltstatistik in einer W&uuml;ste oder die eines Gem&auml;ldes) &uuml;bertragen.</span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></p> <p><span style="font-size:11pt"><span style="line-height:normal"><span style="font-family:Calibri, sans-serif"><span style="caret-color:#000000"><span style="color:#000000"><span style="font-style:normal"><span style="font-variant-caps:normal"><span style="font-weight:normal"><span style="letter-spacing:normal"><span style="orphans:auto"><span style="text-transform:none"><span style="white-space:normal"><span style="widows:auto"><span style="word-spacing:0px"><span style="-webkit-text-size-adjust:auto"><span style="text-decoration:none"><span style="font-size:12pt"><span style="color:#538135">Fr&uuml;here Arbeiten haben gezeigt, dass k&uuml;nstliche tiefe neuronale Netzwerke ganz andere Bildinformationen (Merkmale) zur Entscheidungsfindung nutzen als unser Sehsystem. W&auml;hrend wir beispielsweise Objekte meist anhand ihrer Form kategorisieren, st&uuml;tzen sich diese Netzwerke haupts&auml;chlich auf lokale Muster in den Bildern. Derzeit ist es noch sehr schwierig, die in unserer menschlichen Wahrnehmung verwendeten Bildmerkmale in k&uuml;nstliche Systeme einzubauen, da wir schlicht noch zu wenig &uuml;ber die genauen Eigenschaften biologischer Systeme wissen.</span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></p> <p><span style="font-size:11pt"><span style="line-height:normal"><span style="font-family:Calibri, sans-serif"><span style="caret-color:#000000"><span style="color:#000000"><span style="font-style:normal"><span style="font-variant-caps:normal"><span style="font-weight:normal"><span style="letter-spacing:normal"><span style="orphans:auto"><span style="text-transform:none"><span style="white-space:normal"><span style="widows:auto"><span style="word-spacing:0px"><span style="-webkit-text-size-adjust:auto"><span style="text-decoration:none"><span style="font-size:12pt"><span style="color:#538135">Aus diesem Grund wollen wir Mechanismen entwickeln, die robuste Merkmale direkt aus Messungen von Gehirnaktivit&auml;t auf k&uuml;nstliche Systeme &uuml;bertragen k&ouml;nnen. Wir werden zun&auml;chst unter kontrollierten Bedingungen untersuchen, mit welchen Mechanismen diese Merkmale zwischen den Netzwerken &uuml;bertragen werden k&ouml;nnen. In der finalen Phase des Projekts werden wir &ouml;ffentlich zug&auml;ngliche Messdaten neuronaler Aktivit&auml;t des Sehsystems nutzen und testen, welche Eigenschaften der Daten sich auf k&uuml;nstliche Netze mit den von uns entwickelten Methoden &uuml;bertragen lassen.</span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></p>

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