CortexNet: a Generic Network Family for Robust Visual Temporal Representations

动机：

前馈网络能够很好的训练静止图片的有监督任务，但是不一定适合视频数据。

利用人类视觉系统，构建了一个网络不仅可以bottom-up前向传播，还可以top-down反馈传播，以及侧向传播。

提出了两种训练机制：无监督的MatchNet和弱监督的TempoNet

网络通过学习运动线索以及如何在现在的场景自动追踪多个物体，学到如何预测接下来的帧或者识别当前帧的内容。

网络可以测量预测和真实帧的误差，如果没有很好的预测下一帧，可以激活增量学习（把误差传到下一帧预测中）

最后编辑于：2017.12.10 12:09:19

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