Visual perception in deep neural networks

Información del proyecto

DEEPCEPTION

Identificador del acuerdo de subvención: 705498

DOI 10.3030/705498

Proyecto cerrado

Fecha de la firma de la CE 29 Febrero 2016

Fecha de inicio 1 Octubre 2016

Fecha de finalización 30 Septiembre 2019

Financiado con arreglo a

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Coste total € 258 530,40

Aportación de la UE € 258 530,40

Coordinado por

KATHOLIEKE UNIVERSITEIT LEUVEN
Belgium

CORDIS proporciona enlaces a los documentos públicos y las publicaciones de los proyectos de los programas marco HORIZONTE.

Los enlaces a los documentos y las publicaciones de los proyectos del Séptimo Programa Marco, así como los enlaces a algunos tipos de resultados específicos, como conjuntos de datos y «software», se obtienen dinámicamente de OpenAIRE .

Publicaciones

Peer reviewed articles (2)

Predict, then simplify

Autores: Jonas Kubilius
Publicado en: NeuroImage, Edición 180, 2018, Página(s) 110-111, ISSN 1053-8119
Editor: Academic Press
DOI: 10.1016/j.neuroimage.2017.12.006

Evidence that recurrent circuits are critical to the ventral stream’s execution of core object recognition behavior

Autores: Kohitij Kar, Jonas Kubilius, Kailyn Schmidt, Elias B. Issa, James J. DiCarlo
Publicado en: Nature Neuroscience, Edición 22/6, 2019, Página(s) 974-983, ISSN 1097-6256
Editor: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41593-019-0392-5

Conference proceedings (4)

Toward Goal-Driven Neural Network Models for the Rodent Whisker-Trigeminal System

Autores: Chengxu Zhuang, Jonas Kubilius, Mitra Hartmann, Daniel Yamins
Publicado en: Advances in Neural Information Processing Systems 30 (NIPS 2017), 2017, Página(s) 2555--2565
Editor: Curran Associates, Inc.

Task-Driven Convolutional Recurrent Models of the Visual System

Autores: Aran Nayebi, Daniel Bear, Jonas Kubilius, Kohitij Kar, Surya Ganguli, David Sussillo, James J. DiCarlo, Daniel L. Yamins
Publicado en: Advances in Neural Information Processing Systems 31 (NIPS 2018), 2018, Página(s) 5290-5301
Editor: -

Can Deep Neural Networks Rival Human Ability to Generalize in Core Object Recognition?

Autores: Jonas Kubilius, Kohitij Kar, Kailyn Schmidt, James DiCarlo
Publicado en: 2018 Conference on Cognitive Computational Neuroscience, 2018
Editor: Cognitive Computational Neuroscience
DOI: 10.32470/ccn.2018.1234-0

Brain-like object recognition with high-performing shallow recurrent ANNs

Autores: Jonas Kubilius, Martin Schrimpf, Kohitij Kar, Rishi Rajalingham, Ha Hong, Najib J. Majaj, Elias B. Issa, Pouya Bashivan, Jonathan Prescott-Roy, Kailyn Schmidt, Aran Nayebi, Daniel Bear, Daniel L. K. Yamins, James J. DiCarlo
Publicado en: Advances in Neural Information Systems 32 (NeurIPS 2019), 2019, Página(s) 12785-12796
Editor: -

Other (3)

Brain-Score: Which Artificial Neural Network for Object Recognition is most Brain-Like?

Autores: Martin Schrimpf, Jonas Kubilius, Ha Hong, Najib J. Majaj, Rishi Rajalingham, Elias B. Issa, Kohitij Kar, Pouya Bashivan, Jonathan Prescott-Roy, Kailyn Schmidt, Daniel L. K. Yamins, and James J. DiCarlo
Publicado en: bioRxiv, 2018
Editor: Cold Spring Harbor Laboratory
DOI: 10.1101/407007

Evidence that recurrent circuits are critical to the ventral stream's execution of core object recognition behavior

Autores: Kohitij Kar, Jonas Kubilius, Kailyn M. Schmidt, Elias B. Issa, James J. DiCarlo
Publicado en: bioRxiv, 2018
Editor: Cold Spring Harbor Laboratory
DOI: 10.1101/354753

CORnet: Modeling the Neural Mechanisms of Core Object Recognition

Autores: Jonas Kubilius, Martin Schrimpf, Aran Nayebi, Daniel Bear, Daniel L. K. Yamins, James J. DiCarlo
Publicado en: bioRxiv, 2018
Editor: Cold Spring Harbor Laboratory
DOI: 10.1101/408385