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        為虛擬神經科學開辟新領域,斯坦福AI新算法模擬大腦如何理解視覺世界

        AIGC動態1年前 (2024)發布 人工智能學家
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        為虛擬神經科學開辟新領域,斯坦福AI新算法模擬大腦如何理解視覺世界

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        原標題:為虛擬神經科學開辟新領域,斯坦福AI新算法模擬大腦如何理解視覺世界
        關鍵字:報告,大腦,視覺,神經元,人工智能
        文章來源:人工智能學家
        內容字數:0字

        內容摘要:


        來源:ScienceAI
        編輯:X
        當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元,這些神經元對特定的視覺角度敏感。這些細胞形成美麗的「風車」圖,每部分代表不同角度的視覺感知。
        大腦的視覺區域還包含更復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,讓神經科學家既高興又困惑,他們長期以來一直想知道,為什么大腦應該進化出只有現代科學才能觀察到的地圖式布局。
        近日,斯坦福大學團隊在利用 AI 復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,為虛擬神經科學開辟了新的領域。
        研究人員開發了一種新的人工智能算法——拓撲深度人工神經網絡 (Topographic Deep Artificial Neural Network,TDANN),這是第一個預測靈長類視覺系統中多個皮質區域功能組織幾個方面的模型。
        TDANN 只使用兩個規則:自然感官輸入和連接的空間約束;它成功預測了人類大腦視覺系統多個部分的感官反應和空間組織。
        經過七年的深入研究,該研究成果以《A unifying framework for functional organization


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

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