Aug, 2022

金字塔预测网络：基于预测编码理论的视觉帧预测模型

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TL;DR本文介绍了一种新型的神经网络模型，它受到了流行的预测编码理论的启发，并结合了不同层次脑皮层以不同的频率振荡的理论。模型由一系列循环和卷积单元组成，上下两层流形式。该模型表现出更好的紧凑度和与现有作品相当的预测性能，表明较低的计算成本和更高的预测准确性。
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发现论文，激发创造
  • 深度预测编码网络

    提出深度预测编码网络，用于学习具有动态情境感知的表征学习，实现了高效的特征提取与局部不变性表示，同时具有良好的结构噪声适应能力。

    Jan, 2013

  • 深度预测编码网络用于视频预测和无监督学习

    通过建立一个具有预测编码特点的预测神经网络 (PredNet)，本文探讨了将预测未来的视频帧作为无监督学习的规则来学习视觉世界结构的问题。 在对计算机生成的物体的运动进行鲁棒的学习的同时，也能够缩短学习视野并从中获得内部表示。此外，这种网络架构也能够将检测到的流和视觉场景中的物体运动进行深度学习，为估算自我位置提供支持。 综上所述，预测是无监督学习的强大框架之一，能够进行隐式的物体和场景结构学习。

    May, 2016

  • 深度预测编码网络在物体识别中的应用

    本研究利用预测编码理论设计了双向、递归的深度预测编码网络，在图像分类中具有较高性能表现，与其单向前馈模型相比，其性能随着递归周期的增加而提高，并逐步准确地识别物体。

    Feb, 2018

  • 预测编码网络中的推理和学习的理论框架

    本文主要针对预测编码理论进行理论分析，展示了其与目标传播算法的紧密联系以及在一定情况下可以取得与反向传播算法相同的泛化性能，同时保持其独特的优点。

    Jul, 2022

  • 具有局部循环处理的深度预测编码网络用于对象识别

    这篇论文介绍了一种新的基于神经科学理论 “预测编码” 的神经网络，该网络包含反馈和前馈连接，能够让相邻层次间逐渐优化表征以最小化预测误差，并在图像分类和对象识别等任务上获得了具有竞争力的性能。

    May, 2018

  • 主动预测编码：一种用于学习层次化世界模型以进行感知和规划的统一神经框架

    提出了一种新的预测编码框架，称为主动预测编码，利用超网络、自监督学习和强化学习来学习层次化的世界模型，并成功解决了细分视觉和复杂动作序列组合等多个问题。

    Oct, 2022

  • 学习生成模型的神经编码框架

    提出了一种基于预测处理理论的神经生成模型计算框架，通过构建神经元层次结构，预测邻居神经元的工作并根据预测与观测结果的差异更新神经元参数来训练模型，实验结果表明，该模型在多个基准数据集和度量标准上表现出色，并具有与功能类似的其他生成模型相媲美甚至优越的性能。

    Dec, 2020

  • 预测编码：理论和实验综述

    该论文提供了对预测编码理论的全面评估，包括其核心数学结构和逻辑以及在神经科学领域的实现和应用。该理论适用于皮层功能的统一解释，主张大脑的核心功能是通过一个世界的生成模型来减少与预测误差。

    Jul, 2021

  • 动作检测的预测 - 校正网络

    本研究提出了一种基于线性动态系统和非线性映射理论的预测 - 纠正神经网络模型，能够自适应地关注‘惊奇’的视频帧，优化学习效率。研究表明，该模型在三个挑战数据集上的表现与双流网络相当，而无需计算昂贵的光流技术。

    Apr, 2017

  • 视觉动态：通过交叉卷积网络进行概率未来帧合成

    通过提出的概率模型和交叉卷积网络，我们可以从单个输入图像中合成多个可能的未来帧，该方法在合成 2D 图形和实际视频方面表现良好，并可用于视觉类比制作。

    Jul, 2016