机构名称：
¥ 1.0
最近，利用深度神经网络的表征来预测大脑反应取得了成功，这有望增进我们对灵长类动物大脑分层信息处理的理解。这种方法的有效性表明大脑和人工神经网络在表征上已经趋同。鉴于这两个系统都学会了在现实世界的视觉任务中实现高水平的表现，我们讨论了两个问题：i）这种趋同会延伸到多远？ii）哪些因素会影响这种趋同？在这里，我们研究了不同的任务和网络选择如何影响从神经网络表征到大脑反应的映射。我们建立了堆叠的体素编码模型，并比较了预测性能和堆叠权重。我们的结果表明，这些选择可能会影响神经网络和大脑之间的对应关系，从而对神经反应产生不同的解释。重要的是，我们的结果还表明，利用我们现有的大量大脑知识，可以深入了解人工神经网络中学习到的表征。
神经网络和大脑
主要关键词
相关文件推荐
