作者：王哲 黄雅平 罗四维 王亮独立分量分析拓扑表示二元关系成对累计量超完备不动点算法
摘要：针对传统模型建模复杂、算法效率较低等缺点,提出了一种学习自然图像拓扑表示的新方法.不同于传统的空域汇集操作,文中利用＂成对累计量＂对初级视皮层复杂细胞之间的二元关系进行建模,并结合向量在高维空间中的分布特点,得到了能够模拟V1区复杂细胞特性的自然图像拓扑表示模型.此外,在模型的估计部分,推导出基于＂不动点迭代＂的快速学习算法.实验表明,该模型能够有效地捕捉复杂细胞中的非线性依赖关系,从自然图像中学习的基向量具有类似于V1区复杂细胞的特性.与传统方法相比,文中算法不仅适用于完备或超完备基的学习问题,而且具有类似于FastICA算法的收敛性能,比同类算法更加快速可靠.
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