Détection de visage dans des réseaux de neurones profonds non entraînés

Détection de visage dans des réseaux de neurones profonds non entraînés

Crédit : Institut coréen avancé des sciences et de la technologie (KAIST)

Les chercheurs ont découvert que des fonctions cognitives visuelles supérieures peuvent apparaître spontanément dans des réseaux de neurones non entraînés. Une équipe de recherche KAIST dirigée par le professeur Se-Bum Paik du Département de génie biologique et cérébral a montré que la sélectivité visuelle des images faciales peut survenir même dans des réseaux de neurones profonds complètement non entraînés.

Cette nouvelle découverte a fourni des informations révélatrices sur les mécanismes sous-jacents au développement des fonctions cognitives dans les réseaux de neurones biologiques et artificiels, ce qui a également un impact significatif sur notre compréhension de l’origine des fonctions cérébrales précoces avant les expériences sensorielles.

L’étude publiée dans Communication Nature le 16 décembre démontre que des activités neuronales sélectives aux images faciales sont observées dans des réseaux de neurones profonds initialisés de manière aléatoire en l’absence totale d’apprentissage, et qu’elles présentent les caractéristiques de celles observées dans les cerveaux biologiques.

La capacité d’identifier et de reconnaître les visages est une fonction cruciale pour le comportement social, et on pense que cette capacité provient du réglage neuronal au niveau unique ou multi-neuronal. Des neurones qui répondent sélectivement aux visages sont observés chez de jeunes animaux de diverses espèces, ce qui soulève un débat intense pour savoir si les neurones sélectifs pour le visage peuvent apparaître de manière innée dans le cerveau ou s’ils nécessitent une expérience visuelle.

À l’aide d’un réseau de neurones modèle qui capture les propriétés du flux ventral du cortex visuel, l’équipe de recherche a découvert que la sélectivité faciale peut émerger spontanément à partir de câblages d’anticipation aléatoires dans des réseaux de neurones profonds non entraînés. L’équipe a montré que le caractère de cette sélectivité faciale innée est comparable à celui observé avec les neurones à sélection faciale dans le cerveau, et que ce réglage neuronal spontané des visages permet au réseau d’effectuer des tâches de détection de visage.

Ces résultats impliquent un scénario possible dans lequel les connexions d’anticipation aléatoires qui se développent dans les premiers réseaux non entraînés peuvent être suffisantes pour initialiser les fonctions cognitives visuelles primitives.

Le professeur Paik a déclaré : « Nos résultats suggèrent que les fonctions cognitives innées peuvent émerger spontanément de la complexité statistique intégrée dans le circuit de projection hiérarchique, même en l’absence totale d’apprentissage. »

Il a poursuivi: « Nos résultats fournissent une large avancée conceptuelle ainsi qu’un aperçu avancé des mécanismes sous-jacents au développement des fonctions innées dans les réseaux de neurones biologiques et artificiels, ce qui peut percer le mystère de la génération et de l’évolution de l’intelligence. » Ce travail a été soutenu par la National Research Foundation of Korea (NRF) et par le projet de recherche sur la singularité KAIST.


Une stratégie biologique révèle comment des circuits cérébraux efficaces se développent spontanément


Plus d’information:
Seungdae Baek et al, Détection de visage dans les réseaux de neurones profonds non entraînés, Communication Nature (2021). DOI : 10.1038/s41467-021-27606-9

Fourni par le Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)

Citation: Détection de visage dans les réseaux de neurones profonds non entraînés (2021, 21 décembre) récupéré le 21 décembre 2021 à partir de https://techxplore.com/news/2021-12-untrained-deep-neural-networks.html

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