Comparison of Landscape Categorization Behaviour of Humans and Artificial Neural Networks
Loading...
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Perustieteiden korkeakoulu |
Master's thesis
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Authors
Date
2022-01-17
Department
Major/Subject
Human Neuroscience and Technology
Mcode
SCI3601
Degree programme
Master’s Programme in Life Science Technologies
Language
en
Pages
72+8
Series
Abstract
Artificial neural networks (ANNs) emulate the biological neural networks of the human brain. These ANNs can be used to understand the human brain or emulate its functions. The purpose of the thesis is to evaluate the similarities and differences between the human and ANN categorization behaviour, to see how well ANNs learn to categorize landscapes along different dimensions, and to compare the performance of different ANN’s. I created ANNs in the convolutional neural network (CNN) structure and trained them utilizing the SYNS landscape image sets as well as human assigned labels for appearance, structure and semantic categories. Most ANNs were able to successfully categorize the landscapes similarly to humans, and in the cases of differing results the reasoning was understandable in the majority of cases. There exist further improvements which can be made for the ANNs to match the biological neural networks, which I offer suggestions for.Keinotekoiset hermoverkot jäljittelevät ihmisaivojen biologisia hermoverkkoja. Näitä keinotekoisia hermoverkkoja voidaan käyttää ihmisaivojen toiminnan ymmärryksen parantamiseen tai aivotoiminnan jäljittelyyn. Tämän työn tarkoitus on tarkastella ihmisten ja keinotekoisten hermoverkkojen eroja ja samankaltaisuuksia erilaisissa maisemien luokittelutehtävissä sekä verrata eri hermoverkkojen tehokkuutta. Loin keinotekoisia hermoverkkoja konvoluutiorakenteella ja opetin ne käyttäen SYNS maisemakuva-aineistoa sekä ihmisten arvioita näiden maisemien ulkonäöstä, rakenteesta sekä semanttisesta sisällöstä. Useimmat verkot oppivat onnistuneesti luokittelemaan maisemia vastaavasti kuin ihmiset, ja kun tulokset erosivat, syy oli yleensä tulkittavissa. Keinotekoisia hermoverkkoja voi tulevaisuudessa yhä parantaa vielä paremmin vastaamaan biologisia hermoverkkoja, josta annan ehdotuksia.Description
Supervisor
Parkkonen, LauriThesis advisor
Henriksson, LindaKeywords
neuroscience, artificial neurons, neural networks, landscape, Python, labelling