Self-supervised learning yields representational signatures of category-selective cortex
Cette étude démontre que l'apprentissage auto-supervisé permet à des réseaux de neurones d'imiter les signatures représentationnelles des zones sélectives du cortex visuel humain (comme l'FFA et la PPA), suggérant que la spécialisation catégorielle du cerveau peut émerger d'un mécanisme d'apprentissage général sans biais spécifiques au domaine.