Emergent X

教師なし畳み込みニューラルネットワークとのインタラクティブな実験

このアプリは、ユーザーが対話形式で実験し、教師なしニューラルネットワークでは、単一のニューロン（特徴検出器）の訓練を可視化することができます。ユーザーが写真を撮る経由でオンライン「トレーニングデータ」を提供します。

指示：写真を撮ると患者である - 小さなニューラルネットワーク、計算集約的です！

ネットワークは、最初の「主成分」または最も頻繁に複数の画像が共通に共有する2×2の特徴パターンを発生する上で収束します。

このネットワークは、ローカル学習ルールを実装します。

1.ニューロンは競争力がある：それは頻繁に発生しませんならば、それは大きな差異と刺激に応答するために、そのしきい値を減少させます。

2.ニューロンは倹約である：それは頻繁に発生させた場合、それはその閾値を上昇させます

3.ときニューロン発火、それが将来的にそれをトリガー同様のパターンの可能性を増加させる方向に移動するために、その「重み」を調整します。

例：シナプス後ニューロンが高振幅信号に応答して、今は（によ​​る閾値低下に）より低い振幅信号に応答した場合、その重みがより低い振幅信号に向かって移動します。

ネットワークの構成：

1.入力層：8×8×3（3色チャネル）

2.畳み込み層：2×2×3（12シナプスと1ニューロン）

3.アクティベーションマップ：7×7×1

注意：カラーチャンネルも同様に関係なく、照明の応答するように前処理されます。