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深度神经网络与人类表征对齐的基本维度
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
确定人类和人工智能之间的相似性和差异是机器学习和认知神经科学的重要目标。通过借鉴认知科学的最新发展，我们提出了一个通用框架，可在人类和深度神经网络中产生可比较的表示。尽管在硅中的实验显示DNN维度具有似乎一致的可解释性，但人类和DNN表示之间的直接比较表明它们在处理图像时存在重大差异。通过使表示直接可比较，我们的结果揭示了表示对齐的重要挑战，为提高它们的可比性提供了一种方法。
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关键要点
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确定人类和人工智能之间的相似性和差异是机器学习和认知神经科学的重要目标。
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提出了一个通用框架，可在人类和深度神经网络中产生可比较的表示。
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应用该框架于人类和自然图像的DNN模型，揭示了一个低维度的DNN嵌入，包括视觉和语义维度。
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DNN在视觉特征上明显优于语义特征，表明表示图像的策略存在分歧。
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尽管DNN维度在实验中显示出一致的可解释性，但人类和DNN表示在处理图像时存在重大差异。
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通过使表示直接可比较，揭示了表示对齐的重要挑战，并为提高可比性提供了一种方法。
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