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

Informations projet

OBJECTPERMOD

N° de convention de subvention: 841578

DOI

10.3030/841578

Projet clôturé

Date de signature de la CE 12 Avril 2019

Date de début 1 Septembre 2019

Date de fin 17 Octobre 2023

Financé au titre de

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Coût total

€ 271 732,80

Contribution de l’UE

€ 271 732,80

Coordonné par

UNIVERSITY OF GLASGOW
United Kingdom

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Publications

Peer reviewed articles (3)

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

Auteurs: Lippl, S., Peters, B., & Kriegeskorte, N.
Publié dans: PLOS ONE, Numéro 19(3), 2024, Page(s) e0293440, ISSN 1932-6203
Éditeur: Public Library of Science
DOI: 10.1371/journal.pone.0293440

Capturing the objects of vision with neural networks

Auteurs: Benjamin Peters, Nikolaus Kriegeskorte
Publié dans: Nature Human Behaviour, Numéro 9(5), 2021, Page(s) 1127–1144, ISSN 2397-3374
Éditeur: 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

Auteurs: 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.
Publié dans: Behavioral and Brain Sciences, Numéro 46, 2023, Page(s) e392, ISSN 0140-525X
Éditeur: Cambridge University Press
DOI: 10.1017/s0140525x23001553

Conference proceedings (4)

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

Auteurs: Peters, B., Butkus, E., & Kriegeskorte, N.
Publié dans: SVRHM 2022 Workshop @ Conference on Neural Information Processing Systems, 2022
Éditeur: openreview

Flying Objects: Challenging humans and machines in dynamic object vision.

Auteurs: Peters, B., Retchin, M., Kriegeskorte, N.
Publié dans: 2022
Éditeur: Conference on Cognitive Computational Neuroscience
DOI: 10.32470/ccn.2022.1301-0

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

Auteurs: Peters*, B., Butkus*, E., & Kriegeskorte, N.
Publié dans: NeuRIPS 2023 Workshop on Gaze Meets ML, 2023
Éditeur: openreview

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

Auteurs: Peters, B., Stoffl, L., & Kriegeskorte, N.
Publié dans: Journal of Vision, Numéro 22(14), 2022, Page(s) 4287
Éditeur: The Association for Research in Vision and Ophthalmology (ARVO)
DOI: 10.1167/jov.22.14.4287