认知神经架构搜索揭示层级蕴含关系
神经与进化计算
2025-05-02 v2 人工智能
定量方法
摘要
近期研究表明，大脑比此前认为的更浅，挑战了腹侧视觉通路传统上假设的层级结构。在此，我们证明通过进化神经架构搜索优化卷积网络架构以实现与大脑对齐，可以得到具有清晰表征层级的模型。尽管具有随机权重，所识别的模型实现了超越预训练分类模型的大脑对齐分数——通过回归分析和表征相似性分析两种方式衡量。此外，通过传统的监督训练，针对腹侧晚期区域对齐优化的架构成为具有竞争力的分类模型。这些结果表明层级结构是灵长类视觉处理的基本机制。最后，这项工作展示了神经架构搜索作为计算认知神经科学研究框架的潜力，可以减少该领域对人工设计卷积网络的依赖。
引用
@article{arxiv.2502.11141,
title = {Cognitive Neural Architecture Search Reveals Hierarchical Entailment},
author = {Lukas Kuhn and Sari Saba-Sadiya and Gemma Roig},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.11141},
year = {2025}
}