投稿するのは人間です。ここにあるのは下書きと、添える画像の指定と、出す前に 確かめることの一覧。確かめずに貼らないこと —— 数字は全部「その時点の実測」です。
docs/articles/assets/fly/task_setup.png(課題の全体像)または
dof_vs_generalisation.png(自由度と般化)。
※ LinkedIn は GIF を動画に変換することがあり 1 枚目で止まって見えるので、
歩行 GIF・3D GIF を使うなら投稿後に自分のフィードで再生を確認する。最初の版は「検査に通ったのに歩いたら全滅した」という失敗談だけで、何を作ったのかも 何が新しいのかも無かった —— 「何のアピールにもなっていない」。作ったものを先に、 新しい結果を次に、失敗の教訓は記事側で読ませる。長さは数行。
I wired a connectome-constrained model of the fly visual system (65 cell types,
fixed wiring) into a physics-simulated fruit fly: compound eye → optic lobe →
steering → path integration, closed loop.
Two results worth the trouble:
• The measured connectome is worth 0.14-0.20 over a 1956 textbook motion
detector on the same task — real, but not an order of magnitude.
• Evolving its 734 free parameters overfits on scarce data (-0.25 on held-out
scenes). Compressing the same search into 260 per-cell-type modulations
gives +0.71 — and matches the free version once data is plentiful.
Fewer degrees of freedom, better generalisation.
https://qiita.com/furuse-kazufumi/items/638f0b0aa7865e17c67c
#ComputerVision #Neuroscience #Robotics
コネクトームで配線を固定したハエの視覚モデル(65 細胞型)を、物理シミュレータのハエに
載せました。複眼 → 視葉 → 操舵 → 経路積分まで閉ループで動きます。
やって良かった結果が 2 つ:
・同じ課題で 1956 年の教科書的な運動検出器と比べると、実測の配線の取り分は 0.14〜0.20。
ゼロではないが桁違いでもない、と数字で言えた。
・自由パラメータ 734 個をそのまま進化させると少データで過適合(保留 −0.25)。同じ探索を
細胞型ごとの 260 次元に圧縮すると +0.71 に般化し、データが増えれば 734 個版と同等。
自由度を減らしたほうが般化する。
https://qiita.com/furuse-kazufumi/items/331af639c2b9a1493576
#コンピュータビジョン #神経科学 #ロボティクス
flyvis_vs_emd_*.json、evo_r1_summary.json、evo_bn_007.json。
合わなければ文章のほうを直す(丸めて合わせない)。/private/ URL を貼らない。flybrain_model_map.png)を出す。
青い箱 1 つだけが実測、と一目で分かる。