Research system of decision making by composite image fragments using neuron-like algorithms

Yakhno, V. G.; Belliustin, N. S.; Krasilnikova, I. G.; Kuznetsov, Sergei O.; Nuidel, I. V.; Panfilov, A. I.; Perminov, A. O.; Shadrin, A. V.; Shevyrev, A. A.

doi:10.1007/bf01038266

Cited by 3 publications

(3 citation statements)

References 7 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Исходя из того, что отделы в таламусе и зрительной коре имеют слоистую структуру и ретинотопическая организация характерна для всей структуры зрительной системы, заключаем, что отделы мозга, входящие в таламо-кортикальный цикл, могут быть смоделированы в виде двумерных плоских слоев, состоящих из однотипных пороговых элементов. Модели слоев из нейроноподобных элементов опи-саны во многих работах авторов (см., например, [3][4][5][10][11][12][13][14][15][16][17][18]). Сначала это были модели плоского слоя [10][11][12], затем модели нескольких связанных между собой слоев [10][11][12][13][14][15][16][17][18].…”

Section: модельunclassified

“…Модели слоев из нейроноподобных элементов опи-саны во многих работах авторов (см., например, [3][4][5][10][11][12][13][14][15][16][17][18]). Сначала это были модели плоского слоя [10][11][12], затем модели нескольких связанных между собой слоев [10][11][12][13][14][15][16][17][18].…”

Section: модельunclassified

See 1 more Smart Citation

Симулятор Динамических Процессов Преобразования Сенсорных Сигналов В Таламо-Кортикальных Сетях

2011

AND

View full text Add to dashboard Cite

В настоящее время активно разрабатываются модели (симуляторы) нейронных сетей, архитектура и дизайн которых основаны на особенностях структуры и принципах работы реальных нейронов и нейробиологических систем. Разработка нейроноподобных моделей, основанных на данных об архитектуре связей в мозге, нацелена на выяснение принципов работы его нейронных структур. Исследование динамики работы таких цепей на моделях очень важно для понимания процессов обработки информации в мозге, а также при различных нарушениях их работы и формирования патологической активности.В экспериментальных нейрофизиологических исследованиях выявлено, что взаимосвязанные нейрональные модули -кора, ретикулярные ядра таламуса, специфический таламус -играют важную роль в процессах обработки информации. Поэтому очень важно выяснить, как преобразуется входной сигнал в этих отделах мозга и какие внутренние процессы могут ограничить и полностью нарушить их совместную работу. Одним из вариантов таких нарушений является эпилепсия.В работе приведены результаты последних расчетов на функциональной модели взаимодействия нейрональных модулей в процессе обработки информации в таламо-кортикальной системе.

show abstract

Section: модельunclassified

Симулятор Динамических Процессов Преобразования Сенсорных Сигналов В Таламо-Кортикальных Сетях

2011

AND

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Polymorphic layer (6)-the polymorphic layer consists of neuron-like elements (neurons), which summarize information from a certain area of a rectangular image of arbitrary size. A neuron-like element is a formal threshold neuron that sums up incoming signals and has a nonlinear threshold activation function [35,39,[66][67][68]. Each neuron-like element in this layer can be connected to a different number of neurons within the layer, from 4 to 1024.…”

mentioning

confidence: 99%

A Biomorphic Model of Cortical Column for Content—Based Image Retrieval

Telnykh

Nuidel

Shemagina

et al. 2021

Entropy

View full text Add to dashboard Cite

How do living systems process information? The search for an answer to this question is ongoing. We have developed an intelligent video analytics system. The process of the formation of detectors for content-based image retrieval aimed at detecting objects of various types simulates the operation of the structural and functional modules for image processing in living systems. The process of detector construction is, in fact, a model of the formation (or activation) of connections in the cortical column (structural and functional unit of information processing in the human and animal brain). The process of content-based image retrieval, that is, the detection of various types of images in the developed system, reproduces the process of “triggering” a model biomorphic column, i.e., a detector in which connections are formed during the learning process. The recognition process is a reaction of the receptive field of the column to the activation by a given signal. Since the learning process of the detector can be visualized, it is possible to see how a column (a detector of specific stimuli) is formed: a face, a digit, a number, etc. The created artificial cognitive system is a biomorphic model of the recognition column of living systems.

show abstract

On lateral competition in dynamic neural networks

Bellyustin¹

1994

Radiophys Quantum Electron

View full text Add to dashboard Cite

Research system of decision making by composite image fragments using neuron-like algorithms

Cited by 3 publications

References 7 publications

Симулятор Динамических Процессов Преобразования Сенсорных Сигналов В Таламо-Кортикальных Сетях

Симулятор Динамических Процессов Преобразования Сенсорных Сигналов В Таламо-Кортикальных Сетях

A Biomorphic Model of Cortical Column for Content—Based Image Retrieval

On lateral competition in dynamic neural networks

Contact Info

Product

Resources

About