文件名称：Human-Intracranial-Recordings-and-DCNN-to-Compare-Biological-and-Artificial-Mechanisms-of-Vision
文件大小：121.93MB
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更新时间：2024-06-02 15:32:06
neuroscience deep-convolutional-networks representation-similarity human-vision Shell
深卷积神经网络的激活与人类视觉皮层的伽玛带活动对齐 ， ，Mathilde Petton，Jean-Philippe Lachaux，Monica Baciu，Philippe Kahane，Sylvain Rheims，Juan R.Vidal和。 抽象的 先前的工作证明了人类视觉区域的层次结构与经过视觉对象识别训练的深度卷积神经网络（DCNN）层之间的直接对应关系。 我们使用DCNNs来研究哪些频带沿腹侧视觉通路携带越来越复杂的特征变换。 通过利用100位患者和11293根电极的颅内深度记录，我们评估了DCNN与信号在不同时间窗口中不同频段的对齐情况。 我们发现低和高伽玛带中的活动与DCNN中视觉特征表示的日益复杂性保持一致。 这些发现表明，伽玛带中的活动不仅是物体识别的相关因素，而且沿腹侧视觉通路还具有越来越复杂的特征。 这些结果证明了现代人工智能算法在增进我们对大脑的理解方面的