crf graph matlab_如何评价 Vicarious 在 Science 上提出基于概率图模型（PGM）的 RCN 模型？...

感觉很有意思，于是去看了这个论文，发现确实跟以往的CNN稍有区别。

最大的新意，在于应用了实验神经科学的结论，哺乳动物(比如人)在识别物体的时候，大脑视觉皮层对于物体的轮廓(contour)和表面(surface)的识别，机制不一样，并且是协同工作。

于是根据这个结论提出了新模型，递归皮层网络，Recursive Cortical Netowks，简称 RCN，这是一种整合了实验神经科学结论的概率生成模型，但重点并不是说概率生成模型超越了神经网络；RCN 在局部还是会用到神经网络。

RCN 对于一个物体的轮廓和表面分别进行了建模。表面用的是条件随机场(Conditional Random Field)，轮廓用的是特征组合层级结构(Compositional hierarchy of features)，这些都是专有名词。

这个模型的目的同样在于提高计算机识别图像中字母的准确度，最终目的是让计算机像人一样高效率地辨认任何图像中的字母，正确处理字母的形状扭曲、颜色变化、组合、遮挡等这些复杂情况。这个实验的训练和验证对象，除了ImageNet等，还有各种网站的验证码。

除了准确率高，还有一个亮点，就是所用的数据量比 CNN 少得多，这对于提高数据使用效率也许是个很好的办法。

总结起来，就是两点：在结合实验神经科学和机器智能的路上更进了一步

提高机器学习算法的数据使用效率，使其更接近人

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