特征捆绑的计算模型

摘要：

特征捆绑问题一直是认知科学和神经科学中的一个重要问题。本文通过将噪声神经元模型的思想、贝叶斯方法和脉冲神经网络模型相结合,并引入竞争机制,提出了一个特征捆绑的计算模型──Bayesian Linking Field模型,对视感知中的特征捆绑问题进行研究。实验证明，模型很好的完成了视觉感知中特征捆绑的任务,并给感知研究带来了新的思路。

关键词： 人工智能 人工神经网络 特征捆绑 计算模型

作者: 史忠植 石志伟 刘曦 施智平

作者单位: 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室,北京,100080 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室,北京,100080 中国科学院研究生院.北京,100049

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国人工智能学会第12届全国学术年会

会议地点: 哈尔滨

会议语种:中文

页码: 25

在线出版日期: 2007-11-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）