I detta papper presenterar vi neuro-robotiska modeller med ett djupt artificiellt neuralt nätverk som kan generera fingerräkningspositioner och taluppskattning. Vi tränar först modellen på ett oövervakat sätt där varje lager behandlas som en begränsad Boltzmann maskin eller en autoenkoder. En sådan modell utbildas ytterligare på ett övervakat sätt. Denna typ av förutbildning testas på vår baslinjemodell och två metoder för förträning jämförs. Nätverket utökas för att producera fingerräkningspositioner. Prestanda i antal uppskattning av en sådan utökad modell utvärderas. Vi testar hypotesen om subiteringsprocessen kan erhållas med en enda modell som också används för uppskattning av högre numerositeter. Resultaten bekräftar vikten av oövervakad träning i vår uppräkningsuppgift och visar vissa likheter med mänskligt beteende när det gäller subitering.
Nyligen, Pecyna et al. REF presenterade neuro-robotiska modeller med ett djupt artificiellt neuralt nätverk som kan uppskatta antalet via fingerräkning.
A Deep Neural Network for Finger Counting and Numerosity Estimation
{'venue': '2019 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI)', 'journal': '2019 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}