■映像研究メモ 映像記憶の謎 VAEを用いたConvolutional Neural Networks

Variational Autoencoder: An Unsupervised Model for Modeling and Decoding fMRI Activity in Visual Cortex
　有限な脳の記憶容量で、昔観た映画やテレビの映像を、これだけの量どうやって覚えているのかという長年の疑問についての回答の糸口かも。

　VAE を用いた convolutional neural networksで1024のパラメータで添付のような画像を生成できるらしい。上の引用図にあるように、左側の実際の画像で学習したあと、1024のパラメータを入れるとその学習されたネットワークの出力として右側の画像が得られたということ。要は1024の数を記憶して置いて、脳内の視覚ニュートラルネットが構成されてれば(遺伝/学習？)、この幅の映像を思い出せるということかと理解。

　我々が膨大な映像記憶を持っているのは、脳内にもニューラルネットワークに似たような仕組みがあって、少ない記憶容量で多くの画像、映像情報を持っているのかもしれないです。

　AIの専門家にこの辺り、詳しく聴いてみたいものです。

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