{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{-“日期部分”:[[2024,4,24]],“日期时间”:“2024-04-24T00:58:24Z”,“时间戳”:1713920304690},“更新到”:[{“更新到的”:{-date-parts“:[2023,6,28]],”日期时间“:”2023-06-28T00:00:00Z“,”时间戳“:1687910400000},”DOI“:”10.1371\/journal.pcbi.1011169“,”type“:”new_version“,“label”:“New version”}],“reference-count”:77,“publisher”:“Public Library of Science(PLoS)”,“issue”:“6”,“license”:[{“start”:{“date-parts”:[2023,6,9]],“date-time”:“2023-06-09T00:00:00Z”,“timestamp”:1686268800000},“content-version”:“vor”,“delay-in-days”:0,“URL”:“http://\/creativecommons.org\/licenses\/by\/4.0\/“}],“出资人”:[{“DOI”:“10.13039\/501100003246”,“name”:“Nederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek”,“doi-asserted-by”:“出版商”,“奖项”:[“406.17.554”]}],“内容域”:{“域”:[”www.ploscompbiol.org“],“crossmark-restriction”:false},“short-container-title”:[)“PLoS计算生物”],“摘要”:“在动态变化的世界中,人类可以快速识别物体。观察者在快速变化的图像序列中成功地识别出物体,最高可达13毫秒,这一事实证明了这种能力。到目前为止,控制动态对象识别的机制仍然缺乏了解。在这里,我们开发了用于动态识别的深度学习模型,并比较了不同的计算机制,对比了前馈和递归、单幅图像和顺序处理以及不同形式的适应。我们发现,只有通过横向复发顺序整合图像的模型反映了人类的表现(N=36),并预测了图像持续时间(13-80毫秒/图像)的逐次试验反应。重要的是,具有顺序横向再流集成的模型还捕获了人类表现如何随着图像呈现持续时间的变化而变化,模型处理图像几个时间步长,以较短的呈现持续时间捕获人的物体识别;模型处理图像,以更多的时间步长捕获人的对象识别,以较长的呈现持续期。此外,通过自适应增强这种循环模型显著提高了动态识别性能,并加速了其表征动力学,从而使用更少的处理资源预测人类逐次试验的反应。总之,这些发现为在动态视觉世界中快速有效地实现物体识别的机制提供了新的见解<\/jats:p>“,”DOI“:”10.1371\/journal.pcbi.1011169“,”type“:”journal-article“,”created“:{”date-parts“:[2023,6,9]],”date-time“:”2023-06-09T18:16:18Z“,”timestamp“:1686334578000}“,”page“:“e1011169“按计数引用”:3,“标题”:[”序列深度神经网络揭示的人类动态对象识别机制“],”前缀“:”10.1371“,”卷“:”19“,”作者“:[{”ORCID“:”http:\/\/ORCID.org/0000-0002-5560-6486“,”认证的ORCID“:true,”给定“:”Lynn K.A.“,”家族“:”S\u00f6rensen“,”序列“:”第一“,”隶属关系“:[]},”给定“:”Sander 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