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

Informazioni relative al progetto

OBJECTPERMOD

ID dell’accordo di sovvenzione: 841578

DOI 10.3030/841578

Progetto chiuso

Data della firma CE 12 Aprile 2019

Data di avvio 1 Settembre 2019

Data di completamento 17 Ottobre 2023

Finanziato da

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Costo totale € 271 732,80

Contributo UE € 271 732,80

Coordinato da

UNIVERSITY OF GLASGOW
United Kingdom

Pubblicazioni

Peer reviewed articles (3)

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

Autori: Lippl, S., Peters, B., & Kriegeskorte, N.
Pubblicato in: PLOS ONE, Numero 19(3), 2024, Pagina/e e0293440, ISSN 1932-6203
Editore: Public Library of Science
DOI: 10.1371/journal.pone.0293440

Capturing the objects of vision with neural networks

Autori: Benjamin Peters, Nikolaus Kriegeskorte
Pubblicato in: Nature Human Behaviour, Numero 9(5), 2021, Pagina/e 1127–1144, ISSN 2397-3374
Editore: 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

Autori: 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.
Pubblicato in: Behavioral and Brain Sciences, Numero 46, 2023, Pagina/e e392, ISSN 0140-525X
Editore: Cambridge University Press
DOI: 10.1017/s0140525x23001553

Conference proceedings (3)

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

Autori: Peters, B., Butkus, E., & Kriegeskorte, N.
Pubblicato in: SVRHM 2022 Workshop @ Conference on Neural Information Processing Systems, 2022
Editore: openreview

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

Autori: Peters*, B., Butkus*, E., & Kriegeskorte, N.
Pubblicato in: NeuRIPS 2023 Workshop on Gaze Meets ML, 2023
Editore: openreview

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

Autori: Peters, B., Stoffl, L., & Kriegeskorte, N.
Pubblicato in: Journal of Vision, Numero 22(14), 2022, Pagina/e 4287
Editore: The Association for Research in Vision and Ophthalmology (ARVO)
DOI: 10.1167/jov.22.14.4287