광수용세포, CNN 의 구현

2022.12.06 - [neuroscience] - 눈-정리

눈-정리

광수용세포로부터 얻어진 정보가 훨씬 적은 수의 1/100 개의 신경절세포로 모아지는 것은 풀링 연산을 통한 입력 데이터의 크기가 줄어드는 것과 비슷하고,

시각영역과 시신경 섬유의 배열이 균일하지 않은 것은 이미지의 중심영역이 더 강조되는 역할로 CNN 의 필터 가중치의 중심부분의 영역의 가중치를 더 높게 설정하거나 가중치 업데이트 크기 조절을 통해 이를 구현할 수 있을 것이다.

M 형과 P 형 신경절 세포의 색과 빛 민감성에 대한 구현은 밝음 대 어두움의 명암은 입력 이미지의 흑백 채널에 대한 처리

적색 대 녹색에 대한 반응은 RGB 채널의 RG 채널에 대한 가중치 조절을 통해,

청색 대 노란색의 경우 B 채널과 빨간색과 초록색의 빛의 합성으로 노란색을 나타낼 수 있는 R, G 채널의 대한 연산으로 이를 구현할 수 있다. (동일한 영역의 R, G 채널의 평균값을 사용하는 등?)

즉, 3 채널에 대해 동일한 가중치가 아닌 각 채널별 다른 가중치로 우리 눈이 빛을 인식하는 방법을 따라 할 수 있을 것이다.