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人类和现在的计算机可以从感官事件中得出主观评价，尽管这种转化过程本质上是未知的。在这项研究中，我们通过将卷积神经网络 (CNN) 与人类的相应表征进行比较，阐明了未知的神经机制。具体而言，我们优化了 CNN 以预测绘画的审美评价，并通过多体素模式分析研究了 CNN 表征与大脑活动之间的关系。初级视觉皮层和高级关联皮层活动分别类似于浅层 CNN 和深层 CNN 中的计算。因此，视觉到价值的转换被证明是一个分层过程，与连接单模态到跨模态大脑区域（即默认模式网络）的主要梯度一致。额叶和顶叶皮层的活动由目标驱动的 CNN 近似。因此，可以通过与大脑活动的对应关系来理解和可视化 CNN 隐藏层的表征——促进人工智能与神经科学之间的相似性。
人工神经网络和人脑中的视觉到价值的转换
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