Modeling Orientation-Selectivity using Recurrent Neural Networks without Attractors

끌개를 가지지 않는 순환 신경망을 이용한 방위 선택성 모델링

방위 선택성(orientation selectivity)은 일차 시각 피질에 존재하는 심플 셀(simple cell)의 중요한 특성이다. 이 특성이 어떻게 구현되는가는 아직까지 정확하게 알려지지 않았다. 대표적인 기존 심플 셀의 이론 모델은 시각 자극의 인자마다 대응되는 끌개(attractor)를 가지는 순환 신경망(recurrent neural networks) 모델이 있다. 하지만 자극을 결정하는 인자의 범위는 무한대이므로 끌개 또한 무한대여야 한다는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 끌개를 가지지 않는 순환 신경망 모델을 이용하여 심플 셀의 특성을 보임으로서 기존 Recurrent 모델의 문제점을 해결하고 새로운 연구 방향을 제시하고자 한다.