Emergent X

交互式實驗無監督卷積神經網絡

這個應用程序允許用戶以交互試驗與可視化單個神經元（特徵檢測器）的無監督的神經網絡訓練。用戶提供了通過拍照網上“訓練數據”。

說明：拍攝照片和耐心 - 即使是很小的神經網絡是計算密集型的！

網絡收斂的第一個“主成分”或最常出現的多個圖像共同點2×2的特徵圖案。

這個網絡實現了當地​​唯一的學習規則：

1.神經元是有競爭力的：如果經常不火，它降低其閾值響應具有更大的變化對刺激。

2.神經元是節儉：如果頻繁觸發，它增加其閾值

3.當一個神經元火災，它調諧其“權重”，其中將增加一個類似的模式在將來觸發它的可能性的方向移動。

例如：如果一個突觸後神經元是在回應高振幅信號，但現在響應較低幅度信號（由於門檻降低），它的權重將朝著低振幅信號移動。

網絡結構：

1.輸入層：8×8×3（3種顏色通道）

2.卷積層：2×2×3（1神經元與12突觸）

3.激活圖：7×7×1

注意：顏色通道進行預處理，同樣，無論照明的回應。