Emergent X

Un experimento interactivo con las redes neuronales no supervisadas convolucionales

Esta aplicación permite al usuario experimentar de forma interactiva con y visualizar la formación de una sola neurona (detector de función) en una red neuronal no supervisada. El usuario proporciona la "formación de datos" en línea a través de tomar fotos.

Instrucciones: tomar fotos y ser paciente - incluso pequeñas redes neuronales son computacionalmente intensivas!

La red converge en el primer "componente principal" o con mayor frecuencia se producen 2 x 2 matriz de operaciones múltiples imágenes que comparten en común.

Esta red implementa sólo las reglas locales de aprendizaje:

1. Una neurona es competitivo: si con frecuencia no se dispara, disminuye el umbral para responder a los estímulos con mayor varianza.

2. Una neurona es económica: si se dispara con frecuencia, aumenta su umbral

3. Cuando una neurona, sintoniza sus "pesos" para desplazarse en una dirección que aumentará la probabilidad de que un patrón similar de activación en el futuro.

Ejemplo: si una neurona postsináptica estaba respondiendo a una señal de gran amplitud, pero ahora responde a una señal de menor amplitud (debido a la disminución del umbral), sus pesos se moverán hacia la señal de menor amplitud.

Estructura de red:

1. capa de entrada: 8 x 8 x 3 (3 canales de color)

2. Capa convolucional: 2 x 2 x 3 (1 neurona con 12 sinapsis)

3. Activación Mapa: 7 x 7 x 1

Nota: Los canales de color son preprocesados ​​para responder de manera similar independientemente de la iluminación.