Vision-based route following by an embodied insect-inspired sparse neural network

要約

FlyHash モデル、昆虫に着想を得たスパース ニューラル ネットワーク (Dasgupta et al., 2017) の効率を、具現化されたナビゲーション タスクにおける同様の非スパース モデルと比較しました。
これには、現在の視覚入力をトレーニング ルートに沿って保存された記憶と比較することにより、ステアリングを制御するモデルが必要です。
FlyHash モデルは、特にデータ エンコーディングに関して、他のモデルよりも効率的であると結論付けました。

要約(オリジナル)

We compared the efficiency of the FlyHash model, an insect-inspired sparse neural network (Dasgupta et al., 2017), to similar but non-sparse models in an embodied navigation task. This requires a model to control steering by comparing current visual inputs to memories stored along a training route. We concluded the FlyHash model is more efficient than others, especially in terms of data encoding.

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