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发表于 2013-08-30 09:42:10 由 king

脑与deep learning读书会5.  Visual area V2 & 机器学习科普

时间:2013年9月1日(周日) 上午9点半
地点海淀区学清路768创意产业园B座蕴味咖啡(公交“石板房”站,问路电话61199210)
(注:本次读书会与“复杂网络与流动”小组第4次活动在同一天举行,分别为上午、下午。也就是说,你可以在蕴味咖啡待一天。。。

题目Visual area V2 & 机器学习科普

主讲人:何永振,清华大学神经工程实验室,工程师;
               刘冰University of Chicago, Department of Neurobiology, 博士后
               肖达北京邮电大学计算机学院,教师。
第5次读书会多贝回放http://www.duobei.com/course/2345276326
1:45"40"开始为刘冰主讲部分:the functional architecture of V2
值得一提的是,刘冰同学是从与北京有13个小时时差的芝加哥大学远程进行主讲,但结尾时现场同学的提问却非常踊跃,隔着一个地球的讨论却好像面对面讲话一样,非常有意思的体验!感谢伟大的互联网!

V2部分参考文献打包下载:http://vdisk.weibo.com/s/u4Vws15JKKTvJ
A functional and perceptual signature of the second visual area in primates
Supplementary Information for A functional and perceptual signature of the second visual area in primates
Anna-Extrastriate Visual Areas
Chapter 5 Modular Complexity of Area V2 in the Macaque Monkey Anna W. Roe
The Circuitry of V1 and V2 Integration of Color, Form,and Motion
参考书:《The Primate Visual System》,http://book.douban.com/subject/2851596/
             《意识探秘:意识的神经生物学研究》,(美)克里斯托夫·科赫,http://book.douban.com/subject/6861475/,推荐给对意识感兴趣的同学阅读。PDF:http://ishare.iask.sina.com.cn/f/36535707.html

参考书:《视觉信息处理的脑机制》,寿天德,http://book.douban.com/subject/5292859/,一本适合信息科学类专业同学看的视觉神经系统的书。PDF:http://ishare.iask.sina.com.cn/f/8672657.html

提纲:
1.视觉信息通路:parallel or hierarchical ? 从视网膜到V1 (何永振主讲)
    事实上,在视觉信息通路中,平行和分层两种机制同时存在。这一部分将沿着:视网膜光感受器-->视网膜神经节细胞-->LGN-->V1这条视觉信息通路,通过对经典文献的回顾,尝试粗略的总结如下问题:
    • 每一层都学到或曰涌现出什么特征?
    • 后面的层次如何通过对前面层次功能的封装,抽象出新的特征?
    • 不同的特征(如颜色、形状、运动)是如何在不同的平行通路中、通过不同类型的细胞或功能柱传输的?
    参考书:寿天德《视觉信息处理的脑机制》http://book.douban.com/subject/5292859/
                   J.G. 尼克尔斯《神经生物学:从神经元到脑 》http://book.douban.com/subject/1280092/

2.Visual Area V2 (刘冰主讲,远程)
   • V2区的功能结构。 
   • V2与V1区的功能结构差异。 
   • V2对自然图形刺激的反应。
   参考文献Roe AW, Lu HD, Chen G (2008) Functional architecture of area V2. Encyclopedia of Neuroscience (Squire L, ed.). Elsevier, Oxford, UK.

3.面向生物背景同学的机器学习和深度学习简单科普和实战(肖达主讲)
   • 为什么要深度学习?背景和动机
   • 怎样深度学习?基本学习算法
   • 深度学习有什么应用?典型应用举例
   • 总结和展望
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