Deep Problems with Neural Network Models of Human Vision

Las redes neuronales profundas (DNN) desarrolladas en informática tienen éxito en diversas tareas de visión y pueden predecir las activaciones cerebrales de humanos (y macacos) mejor que otros modelos alternativos. Esto ha llevado a la afirmación común de que las DNN son los mejores modelos de visión biológica. 

En esta charla, Jeffrey Bowers mostrará que el éxito de estos modelos en la predicción de las activaciones cerebrales es una métrica pobre para juzgar la similitud de las DNNs y los cerebros, y de hecho, estos modelos explican pocos hallazgos en psicología en el dominio de la visión, y muestran problemas similares cuando se trata del lenguaje.

Invita: Brainlat UAI y Centro de Neurociencias Social y Cognitiva

ACTIVIDAD HÍBRIDA

SALA 202-C, Edificio Postgrados, campus Peñalolén

Transmisión online via Zoom, aquí (ID Reunión: 932 2303 2404)