What and where manifolds emerge and align with perception in deep neural network models of sound localization
Cette étude démontre que les modèles de réseaux de neurones profonds développent des structures de données (variétés) pour l'identification du son qui s'organisent géométriquement et influencent l'émergence de cartes spatiales, tout en s'alignant sur le comportement humain.