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Explaining object permanence with a deep recurrent neural network model of human cortical visual cognition

Veröffentlichungen

Can neural networks benefit from objectives that encourage iterative convergent computations? A case study of ResNets and object classification

Autoren: Lippl, S., Peters, B., & Kriegeskorte, N.
Veröffentlicht in: PLOS ONE, Ausgabe 19(3), 2024, Seite(n) e0293440, ISSN 1932-6203
Herausgeber: Public Library of Science
DOI: 10.1371/journal.pone.0293440

Capturing the objects of vision with neural networks

Autoren: Benjamin Peters, Nikolaus Kriegeskorte
Veröffentlicht in: Nature Human Behaviour, Ausgabe 9(5), 2021, Seite(n) 1127–1144, ISSN 2397-3374
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41562-021-01194-6

Deep neural networks are not a single hypothesis but a language for expressing computational hypotheses

Autoren: Golan, T., Taylor, J., Schütt, H., Peters, B., Sommers, R. P., Seeliger, K., Doerig, A., Linton, P., Konkle, T., Gerven, M. van, Kording, K., Richards, B., Kietzmann, T. C., Lindsay, G. W., & Kriegeskorte, N.
Veröffentlicht in: Behavioral and Brain Sciences, Ausgabe 46, 2023, Seite(n) e392, ISSN 0140-525X
Herausgeber: Cambridge University Press
DOI: 10.1017/s0140525x23001553

How do humans and machine learning models track multiple objects through occlusion?

Autoren: Peters, B., Butkus, E., & Kriegeskorte, N.
Veröffentlicht in: SVRHM 2022 Workshop @ Conference on Neural Information Processing Systems, 2022
Herausgeber: openreview

Human-like multiple object tracking through occlusion via gaze-following.

Autoren: Peters*, B., Butkus*, E., & Kriegeskorte, N.
Veröffentlicht in: NeuRIPS 2023 Workshop on Gaze Meets ML, 2023
Herausgeber: openreview

A neural network family for systematic analysis of RF size and computational-path-length distribution as determinants of neural predictivity and behavioral performance.

Autoren: Peters, B., Stoffl, L., & Kriegeskorte, N.
Veröffentlicht in: Journal of Vision, Ausgabe 22(14), 2022, Seite(n) 4287
Herausgeber: The Association for Research in Vision and Ophthalmology (ARVO)
DOI: 10.1167/jov.22.14.4287

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