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画像認識システムを使って実験を行いました - ナゾロジー

AIのブラックボックス内は飛び回る「進行波」で満ちていた
画像認識システムを使って実験を行いました
画像認識システムを使って実験を行いました 図4（FIG. 4）は、cv-RNN（複素数値リカレントニューラルネットワーク）がどのように画像を分割して理解するかを示しています。ここでは、簡単な形状から複雑な自然画像まで、同じネットワーク設定でどのように処理が行われるかがわかります。 左側：入力画像を示しています。例えば、単純な幾何学的形状（四角形や三角形）、硬貨が散らばった画像、クマがいる自然風景が含まれています。 中央列：ネットワークが画像を処理する過程で生成される「波のパターン」を表しています。これらの波は、オブジェクト（例：四角形やクマ）ごとに異なる動きを見せ、各領域を特徴付けています。 右側：最終的にネットワークが各オブジェクトをどのように分けたかを示した結果です。ここでは、オブジェクトごとに異なる色でラベル付けされています。 この図は、cv-RNNが単一の設定で異なる種類の画像を柔軟に処理し、それぞれのオブジェクトを正確に分割できる能力を持っていることを直感的に示しています。特に、自然画像のような複雑なシーンでも、波のパターンが各オブジェクトを識別する手助けをしている点がポイントです。Credit:Luisa H. B. Liboni . PNAS (2025)

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