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        為虛擬神經(jīng)科學(xué)開辟新領(lǐng)域,斯坦福AI新算法模擬大腦如何理解視覺世界

        為虛擬神經(jīng)科學(xué)開辟新領(lǐng)域,斯坦福AI新算法模擬大腦如何理解視覺世界

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        原標(biāo)題:為虛擬神經(jīng)科學(xué)開辟新領(lǐng)域,斯坦福AI新算法模擬大腦如何理解視覺世界
        關(guān)鍵字:報告,大腦,視覺,神經(jīng)元,人工智能
        文章來源:人工智能學(xué)家
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        來源:ScienceAI
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        當(dāng)我們看著時鐘的秒針移動時,我們的大腦會激活一系列的神經(jīng)元,這些神經(jīng)元對特定的視覺角度敏感。這些細(xì)胞形成美麗的「風(fēng)車」圖,每部分代表不同角度的視覺感知。
        大腦的視覺區(qū)域還包含更復(fù)雜和抽象的視覺特征圖,如面孔識別和場景理解等。
        這樣的功能圖遍布整個大腦,讓神經(jīng)科學(xué)家既高興又困惑,他們長期以來一直想知道,為什么大腦應(yīng)該進化出只有現(xiàn)代科學(xué)才能觀察到的地圖式布局。
        近日,斯坦福大學(xué)團隊在利用 AI 復(fù)制大腦如何組織感官信息來理解世界的方式方面取得了重大進展,為虛擬神經(jīng)科學(xué)開辟了新的領(lǐng)域。
        研究人員開發(fā)了一種新的人工智能算法——拓?fù)渖疃热斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò) (Topographic Deep Artificial Neural Network,TDANN),這是第一個預(yù)測靈長類視覺系統(tǒng)中多個皮質(zhì)區(qū)域功能組織幾個方面的模型。
        TDANN 只使用兩個規(guī)則:自然感官輸入和連接的空間約束;它成功預(yù)測了人類大腦視覺系統(tǒng)多個部分的感官反應(yīng)和空間組織。
        經(jīng)過七年的深入研究,該研究成果以《A unifying framework for functional organization


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        文章來源:人工智能學(xué)家
        作者微信:AItists
        作者簡介:致力成為權(quán)威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構(gòu)

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