Preskoči na sadržaj
Korištenjem servisa na Twitteru pristajete na korištenje kolačića. Twitter i partneri rade globalno te koriste kolačiće za analize, personalizaciju i oglase.

Za najbolje sučelje na Twitteru koristite Microsoft Edge ili instalirajte aplikaciju Twitter iz trgovine Microsoft Store.

  • Naslovnica Naslovnica Naslovnica, trenutna stranica.
  • O Twitteru

Spremljena pretraživanja

  • obriši
  • U ovom razgovoru
    Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
Predloženi korisnici
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
  • Jezik: Hrvatski
    • Bahasa Indonesia
    • Bahasa Melayu
    • Català
    • Čeština
    • Dansk
    • Deutsch
    • English
    • English UK
    • Español
    • Filipino
    • Français
    • Italiano
    • Magyar
    • Nederlands
    • Norsk
    • Polski
    • Português
    • Română
    • Slovenčina
    • Suomi
    • Svenska
    • Tiếng Việt
    • Türkçe
    • Български език
    • Русский
    • Српски
    • Українська мова
    • Ελληνικά
    • עִבְרִית
    • العربية
    • فارسی
    • मराठी
    • हिन्दी
    • বাংলা
    • ગુજરાતી
    • தமிழ்
    • ಕನ್ನಡ
    • ภาษาไทย
    • 한국어
    • 日本語
    • 简体中文
    • 繁體中文
  • Imate račun? Prijava
    Imate račun?
    · Zaboravili ste lozinku?

    Novi ste na Twitteru?
    Registrirajte se
Profil korisnika/ce DrewLinsley
Drew Linsley
Drew Linsley
Drew Linsley
@DrewLinsley

Tweets

Drew Linsley

@DrewLinsley

Computational neuroscience @ brown. Friend to all dogs.

Providence, RI
sites.brown.edu/drewlinsley
Vrijeme pridruživanja: ožujak 2009.

Tweets

  • © 2020 Twitter
  • O Twitteru
  • Centar za pomoć
  • Uvjeti
  • Pravila o privatnosti
  • Imprint
  • Kolačići
  • Informacije o oglasima
Odbaci
Prethodni
Sljedeće

Idite na profil osobe

Spremljena pretraživanja

  • obriši
  • U ovom razgovoru
    Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
Predloženi korisnici
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @
  • Ovjeren akauntZaštićeni tweetovi @

Odjava

Blokiraj

  • Objavi Tweet s lokacijom

    U tweetove putem weba ili aplikacija drugih proizvođača možete dodati podatke o lokaciji, kao što su grad ili točna lokacija. Povijest lokacija tweetova uvijek možete izbrisati. Saznajte više

    Vaši popisi

    Izradi novi popis


    Manje od 100 znakova, neobavezno

    Privatnost

    Kopiraj vezu u tweet

    Ugradi ovaj Tweet

    Embed this Video

    Dodajte ovaj Tweet na svoje web-mjesto kopiranjem koda u nastavku. Saznajte više

    Dodajte ovaj videozapis na svoje web-mjesto kopiranjem koda u nastavku. Saznajte više

    Hm, došlo je do problema prilikom povezivanja s poslužiteljem.

    Integracijom Twitterova sadržaja u svoje web-mjesto ili aplikaciju prihvaćate Twitterov Ugovor za programere i Pravila za programere.

    Pregled

    Razlog prikaza oglasa

    Prijavi se na Twitter

    · Zaboravili ste lozinku?
    Nemate račun? Registrirajte se »

    Prijavite se na Twitter

    Niste na Twitteru? Registrirajte se, uključite se u stvari koje vas zanimaju, i dobivajte promjene čim se dogode.

    Registrirajte se
    Imate račun? Prijava »

    Dvosmjerni (slanje i primanje) kratki kodovi:

    Država Kod Samo za korisnike
    Sjedinjene Američke Države 40404 (bilo koje)
    Kanada 21212 (bilo koje)
    Ujedinjeno Kraljevstvo 86444 Vodafone, Orange, 3, O2
    Brazil 40404 Nextel, TIM
    Haiti 40404 Digicel, Voila
    Irska 51210 Vodafone, O2
    Indija 53000 Bharti Airtel, Videocon, Reliance
    Indonezija 89887 AXIS, 3, Telkomsel, Indosat, XL Axiata
    Italija 4880804 Wind
    3424486444 Vodafone
    » Pogledajte SMS kratke šifre za druge zemlje

    Potvrda

     

    Dobro došli kući!

    Vremenska crta mjesto je na kojem ćete provesti najviše vremena i bez odgode dobivati novosti o svemu što vam je važno.

    Tweetovi vam ne valjaju?

    Prijeđite pokazivačem preko slike profila pa kliknite gumb Pratim da biste prestali pratiti neki račun.

    Kažite mnogo uz malo riječi

    Kada vidite Tweet koji volite, dodirnite srce – to osobi koja ga je napisala daje do znanja da vam se sviđa.

    Proširite glas

    Najbolji je način da podijelite nečiji Tweet s osobama koje vas prate prosljeđivanje. Dodirnite ikonu da biste smjesta poslali.

    Pridruži se razgovoru

    Pomoću odgovora dodajte sve što mislite o nekom tweetu. Pronađite temu koja vam je važna i uključite se.

    Saznajte najnovije vijesti

    Bez odgode pogledajte o čemu ljudi razgovaraju.

    Pratite više onoga što vam se sviđa

    Pratite više računa da biste dobivali novosti o temama do kojih vam je stalo.

    Saznajte što se događa

    Bez odgode pogledajte najnovije razgovore o bilo kojoj temi.

    Ne propustite nijedan aktualni događaj

    Bez odgode pratite kako se razvijaju događaji koje pratite.

    Drew Linsley‏ @DrewLinsley 23. pro 2019.
    • Prijavi Tweet

    Two papers accepted to ICLR 2020 -- a festivus miracle! Recurrent neural circuits for contour detection http://bit.ly/iclrfob  Disentangling neural mechanisms for perceptual grouping http://bit.ly/iclrdis  (Spotlight) With JK Kim, @tserre, Alekh Ashok, and @kalpitthakkr 1/17pic.twitter.com/gupbC1AhWs

    08:58 - 23. pro 2019.
    • 26 proslijeđenih tweetova
    • 52 oznake „sviđa mi se”
    • Carol Coricelli Mingjie Sun Ivano Ras Jeremy Linsley Saurabh Ranjan Wolford Wayne LLP Annie Hartnett Sri Krishna Dorvid
    1 reply 26 proslijeđenih tweetova 52 korisnika označavaju da im se sviđa
      1. Novi razgovor
      2. Drew Linsley‏ @DrewLinsley 23. pro 2019.
        • Prijavi Tweet

        Visual perception relies on an initial "feedforward" sweep of information through processing stages in visual cortex, which is refined by recurrent "feedback" computations. 2/17

        1 reply 1 proslijeđeni tweet 0 korisnika označava da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      3. Drew Linsley‏ @DrewLinsley 23. pro 2019.
        • Prijavi Tweet

        Feedforward processing forms the basis for modern deep neural networks (DNNs). However, the feedforward sweep in visual cortex is likely shallower than DNNs http://bit.ly/3956nuH , and feedback is responsible for much of the flexibility and robustness of biological vision. 3/17

        1 reply 1 proslijeđeni tweet 0 korisnika označava da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      4. Drew Linsley‏ @DrewLinsley 23. pro 2019.
        • Prijavi Tweet

        We want to understand the computational principles of feedback, and incorporate these principles into models for artificial vision. We begin with a circuit model of feedback, which we extend into a fully differentiable module that can be trained "end-to-end" in DNNs.pic.twitter.com/xUg54UZmbA

        1 reply 1 proslijeđeni tweet 0 korisnika označava da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      5. Drew Linsley‏ @DrewLinsley 23. pro 2019.
        • Prijavi Tweet

        With this deep feedback model we ask: (1) What do the corner cases of biological vision tell us about feedback? http://bit.ly/iclrfob  (2) What is the computational role of different types of feedback connections that exist in cortex? http://bit.ly/iclrdis  5/17

        1 reply 1 proslijeđeni tweet 1 korisnik označava da mu se sviđa
        Prikaži ovu nit
      6. Drew Linsley‏ @DrewLinsley 23. pro 2019.
        • Prijavi Tweet

        Visual illusions are corner cases of perception, elicited by artificial/unlikely visual stimuli. Why do we have them? In http://bit.ly/iclrfob , we ask whether illusions are simply "bugs" of biological vision, or if they are necessary byproducts of recurrent computations. 6/17

        1 reply 1 proslijeđeni tweet 0 korisnika označava da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      7. Drew Linsley‏ @DrewLinsley 23. pro 2019.
        • Prijavi Tweet

        We focus on the orientation-tilt illusion, where the perceived orientation of a center grating is repulsed from the surround when the two are similar, and attracted to the surround when the two are dissimilar. 7/17pic.twitter.com/CfTiHOGNNr

        1 reply 1 proslijeđeni tweet 0 korisnika označava da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      8. Drew Linsley‏ @DrewLinsley 23. pro 2019.
        • Prijavi Tweet

        Our deep feedback model exhibits the orientation-tilt illusion after being trained for contour detection. Feedforward models do not have this illusion, which we find is dependent on recurrent feedback (specifically for aficionados, spatially broad recurrent interactions) 8/17pic.twitter.com/QcLN0RJFDB

        1 reply 2 proslijeđena tweeta 0 korisnika označava da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      9. Drew Linsley‏ @DrewLinsley 23. pro 2019.
        • Prijavi Tweet

        At the same time, our deep feedback model outperforms the state-of-the-art computer vision models for contour detection, particularly on small datasets. In other words, this feedback model needs less supervision to learn to detect object contours. 9/17pic.twitter.com/71GxGEQx8i

        1 reply 1 proslijeđeni tweet 0 korisnika označava da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      10. Drew Linsley‏ @DrewLinsley 23. pro 2019.
        • Prijavi Tweet

        How does the orientation-tilt illusion influence contour detection? We test this by correcting the illusion in our model. The illusion-corrected model becomes far worse at object contour detection, and begins to prefer "low-level" non-object contours. 10/17pic.twitter.com/xuxpXBcHcw

        1 reply 1 proslijeđeni tweet 0 korisnika označava da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      11. Drew Linsley‏ @DrewLinsley 23. pro 2019.
        • Prijavi Tweet

        http://bit.ly/iclrfob  shows that at least one kind of illusion is an important constraint for building feedback models! It remains to be seen whether this holds in other visual domains (i.e., color, motion, depth), but we are working hard on these questions at the moment! 11/17

        1 reply 1 proslijeđeni tweet 1 korisnik označava da mu se sviđa
        Prikaži ovu nit
      12. Drew Linsley‏ @DrewLinsley 23. pro 2019.
        • Prijavi Tweet

        In our other paper, http://bit.ly/iclrdis , we explore a long-standing question in vision science: What are the computational roles of different forms of feedback connections in visual cortex? 12/17pic.twitter.com/2a5sxSUHgL

        1 reply 1 proslijeđeni tweet 1 korisnik označava da mu se sviđa
        Prikaži ovu nit
      13. Drew Linsley‏ @DrewLinsley 23. pro 2019.
        • Prijavi Tweet

        Feedback connections in visual cortex have broadly been split into local "horizontal" connections and long-range "top-down" connections. We created two datasets to disentangle these connections, both of which ask whether two dots are on the same or different objects. 13/17

        1 reply 1 proslijeđeni tweet 0 korisnika označava da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      14. Drew Linsley‏ @DrewLinsley 23. pro 2019.
        • Prijavi Tweet

        The first dataset is solved with "Gestalt": finding a dot and tracing to the other end of the long path. The second dataset is solved with semantics: recognizing one of the two letters, ignoring the other, and counting the dots on it. 14/17pic.twitter.com/ngdN507GtG

        1 reply 1 proslijeđeni tweet 0 korisnika označava da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      15. Drew Linsley‏ @DrewLinsley 23. pro 2019.
        • Prijavi Tweet

        We train deep feedback models on these tasks, and find a double-dissociation. Horizontal connections are important for leveraging Gestalt, or in this case path tracing. Top-down connections are important for leveraging semantic information, and selecting letters. 15/17pic.twitter.com/3ZXcU5xfT6

        1 reply 1 proslijeđeni tweet 0 korisnika označava da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      16. Drew Linsley‏ @DrewLinsley 23. pro 2019.
        • Prijavi Tweet

        Our feedback models are also significantly better than leading feedforward DNNs at capturing human decisions on these tasks. The recurrent visual strategies learned by the models are a better fit for human decision making than visual strategies learned by typical DNNs. 16/17pic.twitter.com/J3gYaBCWro

        1 reply 1 proslijeđeni tweet 0 korisnika označava da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      17. Drew Linsley‏ @DrewLinsley 23. pro 2019.
        • Prijavi Tweet

        In sum: (Paper 1) Introduce a deep feedback model exhibits an orientation-tilt illusion and outperforms state-of-the-art vision models in contour detection. (Paper 2) Test the computational role of feedback connections for solving complex visual tasks. See you at ICLR! 17/17

        0 replies 1 proslijeđeni tweet 2 korisnika označavaju da im se sviđa
        Prikaži ovu nit
      18. Kraj razgovora

    Čini se da učitavanje traje već neko vrijeme.

    Twitter je možda preopterećen ili ima kratkotrajnih poteškoća u radu. Pokušajte ponovno ili potražite dodatne informacije u odjeljku Status Twittera.

      Sponzorirani tweet

      false

      • © 2020 Twitter
      • O Twitteru
      • Centar za pomoć
      • Uvjeti
      • Pravila o privatnosti
      • Imprint
      • Kolačići
      • Informacije o oglasima