Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoArticolo in rivista
TitoloEcological neural networks for object recognition and generalization
Anno di pubblicazione2004
Formato-
Autore/iCalabretta R.; Di Ferdinando A.; Parisi, D.
Affiliazioni autoriRaffaele Calabretta, Institute of Cognitive Sciences and Technologies National Research Council, Rome, Italy Andrea Di Ferdinando, Institute of Cognitive Sciences and Technologies National Research Council, Rome, Italy and University of Rome “La Sapienza” Rome, Italy Domenico Parisi, Institute of Cognitive Sciences and Technologies National Research Council, Rome, Italy
Autori CNR e affiliazioni
  • DOMENICO PARISI
  • RAFFAELE CALABRETTA
Lingua/e-
AbstractGeneralization is a critical capacity for organisms. Modeling the behavior of organisms with neural networks, some type of generalizations appear to be accessible to neural networks but other types do not. In this paper we present two simulations. In the first simulation we show that while neural networks can recognize where an object is located in the retina even if they have never experienced that object in that position (“where” generalization subtask), they have difficulty in recognizing the identity of a familiar object in a new position (”what” generalization subtask). In the second simulation we explore the hypothesis that organisms find another solution to the problem of recognizing objects in different positions on their retina: they move their eyes so that objects are always seen in the same position in the retina. This strategy emerges spontaneously in ecological neural networks that are allowed to move their 'eye' in order to bring different portions of the visible world in the central portion of their retina.
Lingua abstractinglese
Altro abstract-
Lingua altro abstract-
Pagine da37
Pagine a48
Pagine totali-
RivistaNeural Processing Letters
Attiva dal 1994
Editore: D facto s.a.. - Bruxelles
Paese di pubblicazione: Belgio
Lingua: inglese
ISSN: 1370-4621
Titolo chiave: Neural Processing Letters
Titolo abbreviato: Neural Process. Lett.
Numero volume della rivista19
Fascicolo della rivista1
DOI10.1023/B:NEPL.0000016846.74699.1a
Verificato da referee-
Stato della pubblicazione-
Indicizzazione (in banche dati controllate)
  • ISI Web of Science (WOS) (Codice:000189076400004)
Parole chiaveecological neural networks, genetic algorithms, generalization, what and where task, modularity
Link (URL, URI)-
Titolo parallelo-
Licenza-
Scadenza embargo-
Data di accettazione-
Note/Altre informazioni-
Strutture CNR
  • ISTC — Istituto di scienze e tecnologie della cognizione
Moduli/Attività/Sottoprogetti CNR
  • ICT.P08.006.001 : Tecnologie avanzate per l'interazione uomo, robot ed agenti intelligenti
Progetti Europei-
Allegati
Articolo (documento privato )
Tipo documento: application/pdf

Dati storici
I dati storici non sono modificabili, sono stati ereditati da altri sistemi (es. Gestione Istituti, PUMA, ...) e hanno solo valore storico.
Area disciplinareAI, Robotics & Automatic Control
Area valutazione CIVRIngegneria industriale e informatica
Rivista ISINEURAL PROCESSING LETTERS [11162J0]
NoteNeural Processing Letters (Kluwer Academic Publisher)