作为皮层地图形成与人类视觉行为模型的端到端地形网络：超越卷积
神经元与认知
2023-08-21 v1 机器学习
摘要
计算模型是理解灵长类视觉系统地形组织起源与功能的重要工具。然而，视觉最常由卷积神经网络建模，其通过跨空间学习相同特征而忽略地形结构。在此，我们克服该局限，开发了全地形神经网络（All-TNNs）。在视觉输入上训练后，灵长类地形的若干特征在All-TNNs中涌现：其第一层中的平滑朝向图与皮层放大，以及最后一层中的类别选择区域。此外，我们引入了一个新的人类物体识别空间偏置数据集，使我们能将模型与行为直接关联。我们证明，由于其地形本质，All-TNNs比先前最先进的卷积模型显著更好地与人类行为对齐。因此，All-TNNs标志着在理解视觉脑空间组织及其如何中介视觉行为方面的重要进展。
引用
@article{arxiv.2308.09431,
title = {End-to-end topographic networks as models of cortical map formation and human visual behaviour: moving beyond convolutions},
author = {Zejin Lu and Adrien Doerig and Victoria Bosch and Bas Krahmer and Daniel Kaiser and Radoslaw M Cichy and Tim C Kietzmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.09431},
year = {2023}
}