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理解深度神经网络和机器学习算法的行为方式是一项艰巨的任务。神经科学家也面临着类似的问题。生物学家解决这个问题的一种方法是密切观察行为，同时记录神经元或操纵大脑回路。这被称为神经行为学。同样，神经机器人学也可用于解释神经网络活动如何导致行为。在现实世界中，神经机器人已被证明可以执行与动物类似的行为。此外，神经机器人专家可以完全控制网络，通过分析不同的神经组或研究网络扰动（例如模拟病变）的影响，他们可能能够解释机器人的行为如何源于人工大脑活动。在本文中，我们回顾了神经机器人实验，重点关注机器人的行为如何导致神经活动的定性和定量解释，反之亦然，即神经活动如何导致行为。我们认为，使用神经机器人作为计算神经行为学的一种形式可以成为理解神经科学以及人工智能和机器学习的有力方法。
神经机器人作为神经行为学和可解释人工智能的手段
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