Modèle de lignes seyes

Azarbarmas, M.; Mirjavadi, S.S.; Ghasemi, A.; Hamouda, A.M. Méthode combinée pour modéliser la recristallisation dynamique basée sur l`automate cellulaire et une approche phénoménologique (PAC). Métaux 2018, 8, 923. Le but ultime de la vision n`est pas de fournir une représentation veridique de notre environnement visuel, mais de soutenir un comportement réussi. Une explication de la représentation de l`IT, alors, exige la considération des accordances comportementales. Il semble plausible que tout primate confronté à un objet inconnu puisse vouloir déterminer s`il est animé avec une priorité élevée. De même, les visages sont importants à reconnaître parce qu`ils confèrent une foule d`informations qui rend les anime un peu plus prévisibles. Dans la modélisation computationnelle, de telles accordances comportementales peuvent être apportées en optimisant les représentations pour des tâches de catégorisation particulières, en utilisant une formation supervisée. Cette optimisation des performances spécifique à la tâche semble essentielle pour expliquer l`informatique. Les modèles avec une précision de reconnaissance plus élevée expliquent non seulement les clusters catégoriques, mais aussi les géométries de représentation dans la catégorie observées dans les TI. La combinaison des fonctions des modèles non fortement supervisés a amélioré les corrélations RDM avec l`informatique.

Les caractéristiques du modèle ont été combinées en résumant chaque représentation de modèle par ses premiers composants principaux de 95, puis en concaténant ces ensembles de composants principaux. Cette approche garantissait que chaque modèle contribuait également à la combinaison (le même nombre de caractéristiques et la même variance totale contribuaient). Catégorie-clusters points forts de modèles non fortement supervisés par rapport à hIT. Pour chacune des catégories (animées, inanimées, visage, visage humain, visage non humain, corps, corps humain, corps non humain, inanimates naturelles et inanimates artificielles), la différence de concentration entre les modèles et hIT a été mesurée. Les barres montrent la différence dans la force de regroupement entre les modèles et hIT. Les forces de clustering de modèle qui étaient significativement inférieures/supérieures à la force de clustering hIT sont affichées par les barres bleues/rouges (légende). Les barres d`erreur indiquent un intervalle de confiance de 95% de la différence dans les estimations de la force de regroupement entre les modèles et hIT. Les valeurs P sont basées sur le amorçage du jeu de stimulus. Les modèles non fortement supervisés expliquent le mieux les EVC (A), les FFA (B), les LOC (C) et les PPA (D). Cette figure montre les RRD modèles les plus corrélés (de gauche à droite et de haut en bas) avec les RDMs EVC (A), FFA (B), LOC (C) et PPA (D).

les modèles à motivation biologique sont définis dans la police noire, et les modèles de vision par ordinateur sont définis en caractères gris. Les modèles avec l`indice «UT» sont des modèles formés sans surveillance; et d`autres sans indice sont des modèles non formés. Le nombre inférieur à chaque RDM est le coefficient de corrélation de Kendall τA entre le modèle RDM et le RDM cérébral respectif. Toutes les corrélations sont statistiquement significatives, sauf celles qui sont affichées par «NS».

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