Face-selective responses correlate with deep networks that learn from environment feedback
Este estudio presenta un modelo de aprendizaje por refuerzo que, al incorporar retroalimentación ambiental para simular interacciones humanas, logra explicar las respuestas neuronales a rostros con un rendimiento comparable a los modelos supervisados y no supervisados, demostrando que tanto el objetivo de aprendizaje como el diseño de la arquitectura moldean la geometría representacional en el cerebro.