Компьютерные науки > Невральные и эволюционные компьютеры [представлено 9 сентября 2026 года] Название: A Bio-Plasible Visual Neural Network for Locust-Inspirated Classion View PDF Inseption Vision THML (экспериментальное) резюме: Визуальные системы Locust давно служат важной биологической парадигмой для изучения надвигающегося восприятия и предотвращения столкновений. Многие вычислительные модели успешно воспроизвели избирательную реакцию нейронов движения Lobula Giant Displacetor (LGMD) на приближающиеся объекты, тем самым имитируя основную функциональность биологической системы. Вместе с тем существующие модели по-прежнему ограничены в биологической достоверности и надежности при работе в сложных и динамических условиях зрения. Для устранения этих ограничений мы предлагаем создать биологически правдоподобные нейронные сети для обнаружения саранчи, которая будет надвигаться. Предлагаемые рамки включают стратегию пространственной изотропической выборки, которая имитирует атмосферную организацию саранчного ока, механизм демографического голосования, основанный на кодировании населения в биологических нейронных системах, а также протекающую невральную динамику интеграции и пожарности для замены обычной активации мембраны на основе сигмоида. Систематические эксперименты по синтетическим стимулам, лабораторным последовательностям и сценариям вождения в реальных условиях показывают, что предлагаемая модель повышает надежность при сложных визуальных условиях при сохранении…
Биодостаточная визуальная нейронная сеть для скручивания вспыхнувшего столкновения
arXiv:2609.10183v1 Annuales Type: кросс-бюллетень: Locust Visual Systems уже давно служит важной биологической парадигмой для изучения надвигающегося восприятия и предотвращения столкновений. Многие вычислительные модели успешно воспроизвели избирательную реакцию нейронов движения Lobula Giant Displacetor (LGMD) на приближающиеся объекты, тем самым имитируя основную функциональность биологической системы. Вместе с тем существующие модели по-прежнему ограничены в биологической достоверности и надежности при работе в сложных и динамических условиях зрения. Для устранения этих ограничений мы предлагаем создать биологически правдоподобные нейронные сети для обнаружения саранчи, которая будет надвигаться. Предлагаемые рамки включают стратегию пространственной изотропической выборки, которая имитирует комматиальную организацию саранчного ока, механизм демографического голосования, основанный на кодировании населения в биологических нейронных системах, а также протекающую интегрированную и пожарно-неврическую динамику для замены традиционной сигмоидной мембраны