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RTify：将深度神经网络与人类行为决策对齐
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新计算框架，结合递归神经网络与人类反应时间，优化决策模型，提高速度与准确性，并改善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计算框架，结合递归神经网络与人类反应时间。
- 该框架解决了现有神经网络模型在模仿灵长类动物视觉行为时的不足。
- 通过对齐递归神经网络的时间动态与人类反应时间，模型能有效模拟人类行为选择。
- 研究结果表明，该框架优化了决策模型，实现速度与准确性的最佳权衡。
- 显著提升了对人类反应时间数据的拟合效果。
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