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RTify: Aligning Deep Neural Networks with Human Behavioral Decisions
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内容提要
本研究提出了一种新计算框架，将递归神经网络与人类反应时间对齐，以更好地模拟人类行为选择。该框架优化了决策模型，实现了速度与准确性的平衡，显著提升了对人类反应时间数据的拟合效果。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的计算框架，将递归神经网络（RNN）与人类反应时间对齐。
- 该框架能够有效模拟人类的行为选择，解决了现有模型忽视感知决策动态特性的问题。
- 研究结果表明，该框架优化了决策模型，实现了速度与准确性的平衡。
- 该方法显著提升了对人类反应时间数据的拟合效果。
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