Redes CNN y La Retina Humana

Las redes neuronales convolucionales (CNN) y la retina humana junto con la corteza occipital comparten ciertas similitudes estructurales y funcionales que permiten el procesamiento eficiente de imágenes. 

Retina por Ramon y Cajal

Retina Humana

1. Preprocesamiento de Imágenes:

   - Células Fotoreceptoras*: Los conos y bastones de la retina detectan la luz y la convierten en señales eléctricas.

   - Células Bipolares y Ganglionares: Estas células realizan un procesamiento inicial de las señales visuales, como la detección de bordes y contraste.

   - Campos Receptivos: Las células ganglionares tienen campos receptivos que responden a estímulos específicos en el campo visual.

Corteza Occipital

2. Procesamiento Jerárquico:

   - Área V1: La primera etapa del procesamiento visual en la corteza occipital, donde se detectan características básicas como bordes, orientación y movimiento.

   - Áreas de Nivel Superior (V2, V3, V4, etc.): Estas áreas procesan características más complejas como formas, colores y patrones.

Redes Neuronales Convolucionales (CNN)

1. Capas Convolucionales:

   - Filtros (Kernels): Las capas convolucionales aplican filtros que actúan de manera similar a los campos receptivos de las células ganglionares y las células de la corteza visual, detectando características básicas como bordes y texturas.

   - Activaciones Locales: Cada neurona en una capa convolucional responde a una pequeña región del campo visual (campo receptivo), similar a cómo las células ganglionares y las neuronas en la corteza visual tienen campos receptivos.

2. Procesamiento Jerárquico:

   - Capas Sucesivas: Las CNN tienen múltiples capas convolucionales que permiten el procesamiento jerárquico de la información visual. Las primeras capas detectan características básicas, mientras que las capas más profundas combinan estas características para reconocer patrones más complejos, similar al procesamiento en la corteza occipital.

3. Pooling:

   - Submuestreo (Pooling): Las capas de pooling reducen la dimensionalidad de la información manteniendo características importantes, análogo a cómo el procesamiento visual en el cerebro simplifica y abstrae la información visual para hacerla más manejable.

4. Conectividad Local:

   - Conexiones Locales y Compartidas: Las conexiones en las capas convolucionales son locales y compartidas, lo que se asemeja a la organización de las conexiones neuronales en la retina y las primeras etapas de la corteza visual, donde cada neurona procesa una pequeña parte del campo visual total.

Similitudes Fundamentales

1. Procesamiento en Capas:

   - Ambas estructuras procesan la información en múltiples etapas, donde cada etapa extrae y compone características de complejidad creciente.

2. Detección de Características:

   - Tanto las CNN como la retina y la corteza occipital inicial detectan características básicas como bordes y texturas en las primeras etapas del procesamiento.

3. Especialización Funcional:

   - En ambos sistemas, diferentes unidades (neuronas o filtros) se especializan en detectar diferentes características del estímulo visual.

4. Reducción de Dimensionalidad:

   - Las capas de pooling en las CNN y los mecanismos de procesamiento visual en el cerebro ambos reducen la dimensionalidad de la información visual, reteniendo la información más relevante para el reconocimiento de patrones.

Estas similitudes permiten que las CNN sean efectivas en tareas de procesamiento de imágenes, inspiradas en los principios de organización y procesamiento visual del sistema visual humano.