深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）是否模擬了人類大腦皮層結(jié)構(gòu)？同時(shí)，一些特定的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在一定程度上類似于人類大腦皮層的結(jié)構(gòu)。例如，2017年10月，美國普渡大學(xué)綜合腦成像實(shí)驗(yàn)室的劉忠明在大腦皮層發(fā)表了《基

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）是否模擬了人類大腦皮層結(jié)構(gòu)？

同時(shí)，一些特定的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在一定程度上類似于人類大腦皮層的結(jié)構(gòu)。

例如，2017年10月，美國普渡大學(xué)綜合腦成像實(shí)驗(yàn)室的劉忠明在大腦皮層發(fā)表了《基于動態(tài)自然視覺深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)編解碼》，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對動態(tài)視覺進(jìn)行編解碼。這項(xiàng)工作基于972個(gè)視頻片段和11.5小時(shí)的功能磁共振數(shù)據(jù)，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（fMRI）編碼和解碼，磁共振成像技術(shù)檢測由于氧合血紅蛋白和脫氧血紅蛋白比率的變化而引起的血液磁化率的差異，并判斷相應(yīng)的腦區(qū)處于活動或靜止?fàn)顟B(tài)），并用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解釋動態(tài)視覺與腦激活的關(guān)系以及二者之間的關(guān)系。在以往的研究中，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要用來解釋靜態(tài)視覺和大腦激活之間的關(guān)系。目前尚不清楚深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否可以用來解釋動態(tài)視覺和大腦激活之間的關(guān)系。具體來說，CNN模型的中間層負(fù)責(zé)處理抽象的視覺信息，與人類視覺皮層的層次結(jié)構(gòu)非常相似。

最終效果非常好。在編碼方面，它取決于ROI（感興趣區(qū)域）。在相同的ROI范圍內(nèi)，平均精度可達(dá)0.4～0.6，跨ROI的精度為0.25～0.3。

此答案中使用的圖片均取自原稿。

深度學(xué)習(xí)是什么意思？

近年來，隨著信息社會、學(xué)習(xí)科學(xué)和課程改革的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)是一種新的學(xué)習(xí)形式。

目前，對深度學(xué)習(xí)的概念有很多答案，很多專家學(xué)者的解釋是本質(zhì)意義一致的表述略有不同。

李嘉厚教授認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)是建立在理解的基礎(chǔ)上的。學(xué)習(xí)者可以批判性地學(xué)習(xí)新的想法和事實(shí)，將它們?nèi)谌朐械恼J(rèn)知結(jié)構(gòu)，將許多想法聯(lián)系起來，并將現(xiàn)有的知識轉(zhuǎn)移到新的情境中，從而做出決策和解決問題。

郭華教授認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)是在教師指導(dǎo)下的一個(gè)有意義的學(xué)習(xí)過程，學(xué)生圍繞挑戰(zhàn)性的學(xué)習(xí)主題，全心投入，體驗(yàn)成功，獲得發(fā)展。它具有批判性理解、有機(jī)整合、建設(shè)性反思和遷移應(yīng)用的特點(diǎn)。

深度學(xué)習(xí)有幾個(gè)特點(diǎn)。一是觸動人心的學(xué)習(xí)。第二，體驗(yàn)式學(xué)習(xí)。三是深入認(rèn)識和實(shí)踐創(chuàng)新的研究。