論文の概要: Convergent transformations of visual representation in brains and models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.13941v1
- Date: Fri, 18 Jul 2025 14:13:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-21 20:43:26.310355
- Title: Convergent transformations of visual representation in brains and models
- Title（参考訳）: 脳とモデルにおける視覚表現の収束変換
- Authors: Pablo Marcos-Manchón, Lluís Fuentemilla,
- Abstract要約: 認知神経科学における根本的な疑問は、視覚的知覚(外界の構造や脳の内部構造)をどう形成するかである。
人間の視覚と人工視覚の両方において、外界の構造によって駆動される視覚的エンコーディングのための収束した計算解を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A fundamental question in cognitive neuroscience is what shapes visual perception: the external world's structure or the brain's internal architecture. Although some perceptual variability can be traced to individual differences, brain responses to naturalistic stimuli evoke similar activity patterns across individuals, suggesting a convergent representational principle. Here, we test if this stimulus-driven convergence follows a common trajectory across people and deep neural networks (DNNs) during its transformation from sensory to high-level internal representations. We introduce a unified framework that traces representational flow by combining inter-subject similarity with alignment to model hierarchies. Applying this framework to three independent fMRI datasets of visual scene perception, we reveal a cortex-wide network, conserved across individuals, organized into two pathways: a medial-ventral stream for scene structure and a lateral-dorsal stream tuned for social and biological content. This functional organization is captured by the hierarchies of vision DNNs but not language models, reinforcing the specificity of the visual-to-semantic transformation. These findings show a convergent computational solution for visual encoding in both human and artificial vision, driven by the structure of the external world.
- Abstract（参考訳）: 認知神経科学における根本的な疑問は、視覚的知覚(外界の構造や脳の内部構造)をどう形成するかである。
いくつかの知覚的変動は個人差に遡ることができるが、自然主義的な刺激に対する脳の反応は、個人間で類似した活動パターンを誘発し、収束した表現原理を示唆している。
ここでは、この刺激駆動収束が、感覚から高レベルの内部表現への変換において、人や深層ニューラルネットワーク(DNN)間の共通の軌道に従うかどうかをテストする。
本稿では,オブジェクト間の類似性をモデル階層のアライメントと組み合わせることで,表現フローをトレースする統合フレームワークを提案する。
この枠組みを視覚的シーン知覚の3つの独立したfMRIデータセットに適用することにより、個体間で保存された大脳皮質全体のネットワークを、シーン構造のための中腹側流と、社会的および生物学的コンテンツ用に調整された側背側流の2つの経路に分類する。
この機能的組織は、視覚的DNNの階層構造によって捉えられるが、言語モデルではなく、視覚的・意味的変換の特異性を強化する。
これらの結果は、外界の構造によって駆動される人間の視覚と人工視覚の両方において、視覚的エンコーディングのための収束した計算解を示す。
関連論文リスト
- Representations in vision and language converge in a shared, multidimensional space of perceived similarities [0.0]
視覚的および言語的類似性判定は行動レベルに収束することを示す。
また、自然のシーン画像から誘発されるfMRI脳反応のネットワークについても予測する。
これらの結果は、人間の視覚的および言語的類似性判断は、共有的、モダリティに依存しない表現構造に基礎を置いていることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-29T14:42:31Z) - Concept-Guided Interpretability via Neural Chunking [54.73787666584143]
ニューラルネットワークは、トレーニングデータの規則性を反映した生の集団活動のパターンを示す。
本稿では,ラベルの可利用性と次元性に基づいて,これら新たな実体を抽出する3つの手法を提案する。
私たちの研究は、認知原則と自然主義的データの構造の両方を活用する、解釈可能性の新しい方向性を指し示しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-16T13:49:43Z) - Discovering Chunks in Neural Embeddings for Interpretability [53.80157905839065]
本稿では, チャンキングの原理を応用して, 人工神経集団活動の解釈を提案する。
まず、この概念を正則性を持つ人工シーケンスを訓練したリカレントニューラルネットワーク(RNN)で実証する。
我々は、これらの状態に対する摂動が関連する概念を活性化または阻害すると共に、入力における概念に対応する同様の繰り返し埋め込み状態を特定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-03T20:30:46Z) - Universal dimensions of visual representation [0.8824340350342511]
我々は、様々な構成の視覚ニューラルネットワークから数十万の表現次元の普遍性を特徴づけた。
様々なアーキテクチャを持つネットワークは、潜在次元の共有集合を用いて自然画像を表現することを学習する。
ニューラルネットワークにおける最も脳に整合した表現は、普遍的で、ネットワークの特定の特性に依存しない表現である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-23T02:48:44Z) - Interpretable Spatio-Temporal Embedding for Brain Structural-Effective Network with Ordinary Differential Equation [56.34634121544929]
本研究では,まず動的因果モデルを用いて脳効果ネットワークを構築する。
次に、STE-ODE(Spatio-Temporal Embedding ODE)と呼ばれる解釈可能なグラフ学習フレームワークを導入する。
このフレームワークは、構造的および効果的なネットワーク間の動的相互作用を捉えることを目的とした、特異的に設計されたノード埋め込み層を含んでいる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-21T20:37:07Z) - A Dual-Stream Neural Network Explains the Functional Segregation of
Dorsal and Ventral Visual Pathways in Human Brains [8.24969449883056]
我々は人間の目と脳にインスパイアされたデュアルストリーム視覚モデルを開発する。
入力レベルでは、モデルは2つの相補的な視覚パターンをサンプリングする。
バックエンドでは、モデルが分離された入力パターンを畳み込みニューラルネットワークの2つのブランチを通して処理する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-20T22:47:40Z) - Joint fMRI Decoding and Encoding with Latent Embedding Alignment [77.66508125297754]
我々はfMRIデコーディングと符号化の両方に対処する統合フレームワークを導入する。
本モデルでは、fMRI信号から視覚刺激を同時に回復し、統合された枠組み内の画像から脳活動を予測する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-26T14:14:58Z) - Semantic Brain Decoding: from fMRI to conceptually similar image
reconstruction of visual stimuli [0.29005223064604074]
本稿では,意味的・文脈的類似性にも依存する脳復号法を提案する。
我々は、自然視のfMRIデータセットを使用し、人間の視覚におけるボトムアップとトップダウンの両方のプロセスの存在にインスパイアされたディープラーニングデコードパイプラインを作成します。
視覚刺激の再現は, それまでの文献において, 本来の内容とセマンティックレベルで非常によく一致し, 芸術の状態を超越している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-13T16:54:08Z) - Prune and distill: similar reformatting of image information along rat
visual cortex and deep neural networks [61.60177890353585]
深部畳み込み神経ネットワーク(CNN)は、脳の機能的類似、視覚野の腹側流の優れたモデルを提供することが示されている。
ここでは、CNNまたは視覚野の内部表現で知られているいくつかの顕著な統計的パターンについて考察する。
我々は、CNNと視覚野が、オブジェクト表現の次元展開/縮小と画像情報の再構成と、同様の密接な関係を持っていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-27T08:06:40Z) - Functional2Structural: Cross-Modality Brain Networks Representation
Learning [55.24969686433101]
脳ネットワーク上のグラフマイニングは、臨床表現型および神経変性疾患のための新しいバイオマーカーの発見を促進する可能性がある。
本稿では,Deep Signed Brain Networks (DSBN) と呼ばれる新しいグラフ学習フレームワークを提案する。
臨床表現型および神経変性疾患予測の枠組みを,2つの独立した公開データセットを用いて検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-06T03:45:36Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。