• 一般画像認識の簡単なデモを取り上げます。ここでの目的は Colab の操作に慣れることです。
  • 一般画像認識のデモですから神経心理学との関連から，以下のように考えることが可能です。この画像認識モデルの一部を破壊することで，物体失認 や 無視 といった 神経心理学的症状のシミュレーション が可能になると考えられます。視覚野に照射された網膜像からの信号が側頭葉の腹側視覚経路，頭頂葉の背側視覚経路を通って発話に至る過程のモデルと考えることができます。

実習#

  • ディープラーニング体験デモ こちらをクリックすると別タブで GitHub レポジトリ上の Colab ファイルが開きます。この画面中央にある "青いアイコン"1 をクリックすることで実際の Colab ウィンドウが開きます。 本特別企画では実習のすべては Colab 上で行います。

  • 上記 Colab ファイルの実習を YouTube 動画(未作成)にしました。手順の確認にご利用ください。

  • Jupyter notebook，従って Colab では，1 つのプログラムが小領域に分割されています。 各領域を "セル" と呼びます。Colab ではセル単位に実行することが可能です。 各セルは "シフトキーを押しながらエンタキーを押す" ことで実行されます。

Yamins ら(2014,2016) の CNN と脳部位との対応#

  • Yamins ら ( 2014, 2016) によれば下図のような対応を考えることが可能です。この主張に従えば CNN の各層を破壊もしくは機能不全にすれば視覚障害をシミュレートすることが可能になります。

参考文献・読み物#

  1. 実際のアイコンの "見え" はこちらです  ↩