Parametric neural control differentiates top neural network models of primate visual cortex
यह अध्ययन अक्ष-संरेखित विशेषता प्रदीप्ति (axis-aligned feature accentuation) को एक कारण पद्धति के रूप में प्रस्तुत करता है जो यह प्रकट करती है कि प्राकृतिक छवि प्रतिक्रियाओं की भविष्यवाणी करने में समान सटीकता के बावजूद, अग्रणी डीप न्यूरल नेटवर्क मॉडल प्राइमेट विजुअल कॉर्टेक्स फायरिंग को नियंत्रित करने की अपनी क्षमता में काफी भिन्न होते हैं, जहाँ प्रदर्शन का बेहतर पूर्वानुमान एडवरसेरियल रोबस्टनेस (adversarial robustness) के बजाय इनपुट ग्रेडिएंट स्पैटियल फ्रीक्वेंसी स्ट्रक्चर द्वारा किया जाता है।