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灵长类动物大脑在视觉中如何结合生成和判别计算？
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了视觉推理的前馈式和生成模型概念，并提出了一个实证研究计划，揭示灵长类动物视觉的混合算法。
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关键要点
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视觉被理解为推理问题，涉及生物视觉和机器视觉工程的对立概念。
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前馈式推理过程通过滤除无关变化，表示行为相关信息，感知是直接的。
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赫姆霍兹观点认为视觉是通过生成模型进行证据评估的推理过程。
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作者尝试克服前馈式和生成模型之间的二元对立，探讨新的视角。
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灵长类动物大脑可能采用未知算法，结合前馈式和生成模型的优势。
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文章回顾关键实验证据，并提出实证研究计划，揭示灵长类动物视觉的混合算法。
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