Книги

Как мы видим? Нейробиология зрительного восприятия

22
18
20
22
24
26
28
30

Zhang, X., Zhao, J., & LeCun, Y. (2015). Character-level convolutional networks for text classification. In Cortes, C., Lawrence, N. D., Lee, D. D., Sugiyama, M., & Garnett, R. (Eds.), Advances in neural information processing systems 28. Red Hook, NY: Curran.

Zimmerman, A., Bai, L., & Ginty, D. D. (2014). The gentle touch receptors of mammalian skin. Science, 346(6212), 950–954.

Zuccolo, R. (2017, April 3). Self-driving cars – Advanced computer vision with opencv, finding lane lines. Retrieved from https://chatbotslife.com/self-driving-cars-advanced-computer-vision-with-opencv-finding-lane-lines-488a411b2c3d.

Источники иллюстраций

Иллюстрации, не указанные ниже, принадлежат автору и Хаобин Вану.

Глава 1. Три лица: фрагмент рекламного плаката New York City Ballet. Предоставлено Полом Кольником.

Глава 4. Биполярные клетки: рисунок Элио Равиолы.

Глава 5. Баскетболист: с сайта [email protected]; автор Кит Джонсон. Нейроны сетчатки: рисунок Ричарда Маслэнда и Ребекки Рокхилл.

Глава 6. Простая клетка: Hubel, D. (1988), Eye, brain, and vision, New York: Scientific American Library. Сложная клетка: Eye, brain, and vision, New York: Scientific American Library.

Глава 7. Мозг макаки: Yang, R. Visual areas of macaque monkey; http://fourier.eng.hmc.edu/e180/lectures/visualcortex/node6.html. Участки распознавания лиц в мозге мартышки: Hung, C. C., Yen, C. C., Ciuchta, J. L., Papoti, D., Bock, N. A., Leopold, D. A., & Silva, A. C. (2015), “Functional mapping of face-selective regions in the extrastriate visual cortex of the marmoset”, Journal of Neuroscience, 21(35), 1160–1172. Схематические лица: Tsao, D. (2014), “Detail from: The macaque face patch system: a window into object representation”, Cold Spring Harbor Symposia on Quantitative Biology, 79, 109–114.

Глава 10. HOG-изображение: https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-part-4-modern-face-recognition-with-deep-learning-c3cffc121d78. Схема говорящей нейросети: Rosenberg, C. R., and Sejnowski, T. (1987), “Parallel networks that learn to pronounce English text”, Journal of Complex Systems, 1, 145–168. Классическая нейронная сеть: Bengio, Y. (2016), “Machines who learn”, Scientific American, 314, 46–51. Оригинальный рисунок Джена Кристиансена.

Глава 11. Связи в коре мозга: Felleman, D., and Van Essen, D. (1991), “Distributed hierarchical processing in the primate cerebral cortex”, Cerebral Cortex, 1, 1–47.

Глава 14. Проблема связывания: Sinha, P. (2014), “Once blind and now they see”, Scientific American, 309, 49–55. Изображение любезно предоставлено проектом Пракаша.

Об авторе

Ричард Маслэнд (1942–2019) был заслуженным профессором офтальмологии кафедры имени Дэвида Гленденинга Когана и профессором нейронаук в Гарвардской медицинской школе. Занимал пост вице-председателя по офтальмологическим исследованиям в Массачусетской клинике болезней глаз, уха, горла и носа при Гарвардском университете, являющейся крупнейшим в мире центром изучения зрения. Более 20 лет преподавал в Гарвардской медицинской школе курс нейробиологии, который дважды признавался лучшей учебной программой. Был членом Американской ассоциации содействия развитию науки (AAAS), исследователем в Медицинском институте Говарда Хьюза, лауреатом премии Проктора за научные достижения, премии Alcon Research и многих других. Работы Маслэнда открыли новые горизонты в изучении нейронных сетей сетчатки глаза.

Сноски

1

Каждый зрительный нерв состоит примерно из миллиона нервных волокон. Слуховой нерв – всего из 30 000. Эти два вида восприятия имеют разную основу. Зрение прежде всего основано на регистрации пространства – через распределение входящих сигналов по сетчатке. Слух регистрирует время – последовательность, в которой звуковые волны достигают ушей. Интересно, что временно́е разрешение слуховой системы намного лучше, чем у зрительной. Но проблема сегментации одинакова в обоих случаях: зрению нужно отделить объекты от окружающего фона; слуху – вычленить значимый звук из сопровождающего его шума.

2

Одни нейромедиаторы возбуждают постсинаптический нейрон, другие тормозят; одни действуют очень быстро (за миллисекунды), другие довольно медленно (за секунды и даже десятки секунд). Во многих, но не во всех случаях нейрон может синтезировать только один вид нейромедиатора. Учитывая, что разные типы нейронов имеют тысячи различных паттернов связей с другими нейронами, дополнительное многообразие нейромедиаторов значительно увеличивает разнообразие вычислений, которые может выполнять мозг.