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探索人工神经网络
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神经科学和机器学习面临的一个主要挑战是开发有用的工具来理解复杂的信息处理系统。探针就是这样一种工具，即将感兴趣的特征与生物或人工神经网络中出现的激活模式联系起来的监督模型。神经科学通过近几十年进行的大量研究为使用此类模型铺平了道路。在这项工作中，我们从神经科学中汲取了深刻的见解，以帮助指导机器学习中的探索性研究。我们强调了探针的两个重要设计选择——方向和表现力——并将这些选择与研究目标联系起来。我们认为，特定的研究目标在设计探针时起着至关重要的作用，并鼓励未来的探索性研究明确陈述这些目标。

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