バックプロパゲーションによってトレーニングされた深層人工ニューラルネットワーク (DNN) は、哺乳類の視覚系の効果的なモデルを提供し、一次視覚野から下側頭葉皮質 (IT) までの神経応答の階層を正

arxiv_reader のブックマーク 2023/03/14 11:54

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4733639516625533668/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2303.06367v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2303.06367v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2303.06367v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">人工ニューラル ネットワークを使用した、海馬に依存するタスクにおけるシーン認識のニューラル表現の調査</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/representation">representation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/DNN">DNN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/segmentation">segmentation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/unsupervised">unsupervised</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">バックプロパゲーションによってトレーニングされた深層人工ニューラル ネットワーク (DNN) は、哺乳類の視覚系の効果的なモデルを提供し、一次視覚野から下側頭葉皮質 (IT) までの神経応答の階層を正</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230314#bookmark-4733639516625533668"><span class="datetime-body">2023/03/14 11:54</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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