深度学习模型将视觉扭曲与未来抑郁风险联系起来
一项发表于《科学进展》的研究用深度学习模型分析脑成像数据，发现对面部表情的视觉编码过度依赖先验预期，与青少年日后情绪症状升高相关。研究者先分析IMAGEN队列1332名19岁参与者的fMRI数据，按视觉编码效率分组，低效组情绪症状更高；再构建双通路神经网络，发现概念通路过度调控视觉通路时会把中性面孔误判为愤怒或悲伤，其内部编码与低效脑模式接近。
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PsyPost精选AI 评分6868
MIT · 认知与脑科学精选AI 评分6767 大脑如何进行视觉学习：动物与类脑网络对比
MIT麦戈文研究所与约克大学团队将动物与类脑人工神经网络训练识别同类物体，发现模型性能提升时其内部重组方式与动物大脑中检测到的变化高度平行，论文7月8日发表于《自然通讯》。
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