Chenfiona的个人博客分享 http://blog.sciencenet.cn/u/Chenfiona

博文

专题好文 | 新型类脑去噪内源生成模型: 解决复杂噪音下的手写数字识别问题

已有 318 次阅读 2022-11-11 11:27 |个人分类:好文推荐|系统分类:论文交流

​上海科技大学管吉松课题组与中国科学技术大学周熠课题组合作,提出一种新型的类脑去噪内源生成模型(Denoised Internal Models, DIM),该研究创新性地借鉴大脑皮层记忆处理原理解决了复杂噪音条件下的手写数字识别问题。相关成果发表于MIR第五期专题“类脑机器学习”中。


Springer.png

图片来自Springer


全文导读

近年来,飞速发展的深度学习(Deep Learning)技术在图像分类、语音识别和自然语言处理等领域达到了接近人类水平的表现。然而,深度神经网络(DNN)模型仍然容易受到对抗性攻击——例如,添加了人类无法识别的扰动后,底层网络模型的预测可能完全改变。神奇的是,人脑对此却具有非常高的鲁棒性。人脑视觉系统中的信息处理通路涉及两个大脑区域:丘脑和初级视觉皮层,来自视网膜的视觉信号经过丘脑的外侧神经节核(LGN)的传递之后到达初级视觉皮层。近年研究发现,初级视觉皮层的第2/3层包含可以提取记忆的印迹细胞,它们在特定的场景下会被激活。


本研究仿照视觉通路机制,提出了一个两阶段处理模型DIM,以解决复杂噪音下的文本识别问题:第一阶段,该模型使用降噪器来降低输入的噪声和维度,模拟丘脑中的信息预处理;第二阶段,受初级视觉皮层中记忆相关痕迹的稀疏编码的启发,该模型对每个类别的图像产生一组内部模型。


图片2.png

 图 1. 从人脑中的视觉信号处理(A)到去噪内源生成模型(DIM)(B)


研究团队采用简单的自动编码器作为降噪网络模型(降噪器)。为了训练降噪器,研究者向训练数据集中的图像添加噪声,这些噪声图像作为降噪器的输入,原始图像作为学习目标。同时,研究团队还训练一个自动编码器作为数据集中每个类别的内源生成模型,并将噪声添加到这些输入中,以反映大脑神经活动的随机性。此外,本研究还考虑了推理阶段DIM 模型的变体biDIM。


对上述模型的对抗鲁棒性评估显示,DIM和biDIM的原始测试集正确率为96%,而表格中的其他模型达到了99%。尽管如此,biDIM在整体鲁棒性上还是优于其他方法。在实践中,整体鲁棒性比单一攻击下的鲁棒性更重要。评估结果表明,biDIM 达到了最高的综合防御成功率。


进一步的研究发现,不同类别对应的聚类在内部模型的潜在空间中呈现很好的分离,这为DIM的良好鲁棒性提供了一些线索。总的来说,这一模型在识别过程中的高度可解释性和优秀的鲁棒性表明基于印迹的生成模型可以作为人脑中强大认知功能的基础。


上海科技大学生命学院访问学生刘开元、上海脑科学与类脑研究中心李星宇为论文共同第一作者。中国科学技术大学教授周熠与上海科技大学生命学院常任副教授管吉松为论文共同通讯作者。


全文下载:

Denoised Internal Models: A Brain-inspired Autoencoder Against Adversarial Attacks

Kai-Yuan Liu, Xing-Yu Li, Yu-Rui Lai, Hang Su, Jia-Chen Wang, Chun-Xu Guo, Hong Xie, Ji-Song Guan, Yi Zhou

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-022-1375-7

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1375-7



纸刊免费寄送
Machine Intelligence Research

MIR为所有读者提供免费寄送纸刊服务,如您对本篇文章感兴趣,请点击下方链接填写收件地址,编辑部将在7个工作日内为您免费寄送纸版全文!

收件信息登记:

https://www.wjx.cn/vm/rfQWEKc.aspx 


image.png

Machine Intelligence Research(简称MIR,原刊名International Journal of Automation and Computing)由中国科学院自动化研究所主办,于2022年正式出版。MIR立足国内、面向全球,着眼于服务国家战略需求,刊发机器智能领域最新原创研究性论文、综述、评论等,全面报道国际机器智能领域的基础理论和前沿创新研究成果,促进国际学术交流与学科发展,服务国家人工智能科技进步。期刊入选"中国科技期刊卓越行动计划",已被ESCI、EI、Scopus、中国科技核心期刊、CSCD等数据库收录。


MIR最新招聘信息:

中科院自动化所《机器智能研究》编辑部实习生招聘启事



好文推荐
专题综述 | 高效的视觉识别: 最新进展及类脑方法综述
北大黄铁军团队 | 专题综述:视觉信息的神经解码
专题综述 | 迈向脑启发计算机视觉的新范式
Top综述集锦 | 进化计算、知识挖掘、自然语言处理、人脸素描合成、机器人辅助手术...
戴琼海院士团队 | 用以图像去遮挡的基于事件增强的多模态融合混合网络
ETH Zurich重磅综述 | 人脸-素描合成:一个新的挑战
综述:从远程操作到自动机器人辅助显微手术
华南理工詹志辉团队 | 综述: 面向昂贵优化的进化计算
北科大殷绪成团队 | 弱相关知识集成的小样本图像分类
东南大学张敏灵团队 | 基于选择性特征增广的多维分类方法
联想CTO芮勇团队 | 知识挖掘:跨领域的综述
中科院自动化所何晖光团队 | 一种基于RGEC的新型网络
最新好文 | 基于因果推断的可解释对抗防御
复旦邱锡鹏团队 | 综述:自然语言处理中的范式转换
精选综述 | 用于白内障分级/分类的机器学习技术




数据库收录信息
喜报 | MIR被 ESCI 收录!
喜报 | MIR 被 EI 与 Scopus 数据库收录
喜报!MIR入选“中国科技核心期刊

片尾名片.gif



https://blog.sciencenet.cn/blog-749317-1363262.html

上一篇:专题综述 | 迈向脑启发计算机视觉的新范式
下一篇:AI最前沿 | 重磅专题:类脑机器学习
收藏 IP: 223.72.62.*| 热度|

0

该博文允许注册用户评论 请点击登录 评论 (0 个评论)

数据加载中...

Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )

GMT+8, 2023-1-30 02:49

Powered by ScienceNet.cn

Copyright © 2007- 中国科学报社

返回顶部