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人工神经网络被提议作为大脑各个部分的模型。这些网络与生物神经元的记录进行比较，重现神经反应的良好性能被认为支持该模型的有效性。一个关键问题是这种系统识别方法能告诉我们多少有关大脑计算的信息。它是否能验证一种模型架构优于另一种？我们评估了最常用的比较技术，如线性编码模型和中心核对齐，通过用已知的真实模型替换大脑记录来正确识别模型。系统识别性能变化很大；它还在很大程度上取决于独立于真实架构的因素，如刺激图像。此外，我们展示了使用功能相似性分数来识别更高级架构主题的局限性。
神经系统的系统识别：如果我们做对了……
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