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全地形神经网络更接近于人类视觉系统

• 卷积神经网络 （CNN） 和递归神经网络 （RNN） 等深度学习模型旨在部分模拟生物神经网络的功能和结构。因此，除了解决各种现实世界的计算问题外，它们还可以帮助神经科学家和心理学家更好地了解特定感觉或认知过程的基础。奥斯纳布吕克大学、柏林自由大学和其他研究所的研究人员最近开发了一类新型人工神经网络 （ANN），它可以比 CNN 和其他现有的深度学习算法更好地模拟人类视觉系统。他们新提出的、受视觉系统启发的计算技术，被称为全地形神经网络 （All-TNN），在发表在《自然人类行为》上的一篇论文中进行了介绍。
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