Abstrakt. Det finns ökande bevis för att neokortexen i däggdjurshjärnan inte består av en samling specialiserade och hängivna kortikala arkitekturer, utan i stället har en ganska enhetlig, hierarkiskt organiserad struktur. Som Mountcastle har observerat [1] innebär denna enhetlighet att samma allmänna beräkningsprocesser utförs över hela neokortex, även om olika regioner är kända för att spela olika funktionella roller. Baserat på detta bevis, Hawkins har föreslagit en top-down modell av neokortisk operation [2], tar det att vara en typ av mönsterigenkänning maskin, lagra invarianta representationer av neurala ingångssekvenser i hierarkiska minnesstrukturer som både förutsäga sensorisk ingång och kontroll beteende. Det första partiella beviset på begreppet Hawkins modell utvecklades nyligen med hjälp av ett hierarkiskt organiserat Bayesianskt nätverk som testades på ett enkelt mönsterigenkänningsproblem [3]. I den aktuella studien utökar vi Hawkins arbete genom att jämföra prestandan hos ett neuralt nätverk för backpropagation med vår egen implementering av ett hierarkiskt Bayesiskt nätverk inom det välstuderade området för karaktärsigenkänning. Resultaten visar att även en förenklad implementering av Hawkins modell kan producera igenkänningsfrekvenser som överstiger en standard neural nätverksstrategi. Sådana resultat skapar starka argument för vidare utredning och utveckling av Hawkins neokortiskt inspirerade tillvägagångssätt för att bygga intelligenta system. Nyckelord: Bayesian nätverk, cerebral cortex, teckenigenkänning 1 Hierarchical Bayesian Network Figur 1 presenterar ett förenklat exempel på det hierarkiska Bayesian nätverk som används i den aktuella studien. Detta nätverk bygger på Georges och Hawkins ursprungliga genomförande [3] och följer följaktligen inte vanliga Bayesianska uppdateringsförfaranden, vilket förklaras i dokumentet. Nätverksinmatningen består av en vektor med 100 verkligt värderade element, med ett värde från 0 till 1. Den särskilda formen för inmatningen fastställdes med hjälp av den funktionsextraktionsmetod som användes vid genomförandet av neurala nätverk (beskrivs i avsnitt 2). Vi behöll denna funktion vektor för Bayesian nätverket för att se till att våra resultat återspeglar skillnader mellan de två beräkningsarkitekturer och inte förbryllas av effekter från olika representationer av problemdomänen.
En oberoende implementering av Georges och Hawkins hierarkiska Bayesian nätverk skapades i REF, där dess prestanda jämfördes med en backpropagation neurala nätverk tillämpas på ett teckenigenkänningsproblem.
Robust Character Recognition using a Hierarchical Bayesian Network
{'venue': 'ICANN', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}