استعمال مستويات التصنيف الثلاثية لتعزيز تأثير الشبكات العصبية المعيارية

الملخص

يحتوي النظام البصري البشري على تسلسل هرمي للوحدات النمطية التي تشارك في الإدراك البصري عند مستويات التصنيف الفائقة والأساسية والفرعية خلال العقود السابقة ، تم اقتراح انموذج حسابي مختلف الى المعالجة الهرمية للتغذية الأمامية للقشرة البصرية ، ولكن تم تجاهل العديد من الخصائص الهامة للنظام البصري ، مثل آليات التعلم والمعالجة العصبية الفعلية. نقترح نموذجًا حسابيًا للتعرف على الكائنات في مستويات تصنيف مختلفة ، حيث يتم استعمال شبكة عصبية متصاعدة مجهزة بقاعدة التعلم المعزز كوحدة نمطية في كل مستوى تصنيف. تعمل كل وحدة على حل مشكلة التعرف على الكائن في كل مستوى تصنيف ، بناءً على أول ارتفاع في الخلايا العصبية الخاصة بالفئة في الطبقة الأخيرة ، دون استعمال أي مصنف خارجي. وفقًا للمعلومات المطلوبة في كل مستوى تصنيف ، يتم استعمال الصور ذات تمرير النطاق التصفية. يتم تقييم أداء نموذجنا المقترح من خلال معايير تقييم مختلفة مع ثلاث مجموعات بيانات معيارية وتحقق تحسن كبير في دقة التعرف على نموذجنا المقترح في جميع التجارب