深度神經網絡（DNN）是否模擬了人類大腦皮層結構？同時，一些特定的深層神經網絡模型在一定程度上類似于人類大腦皮層的結構。例如，2017年10月，美國普渡大學綜合腦成像實驗室的劉忠明在大腦皮層發(fā)表了《基

深度神經網絡（DNN）是否模擬了人類大腦皮層結構？

同時，一些特定的深層神經網絡模型在一定程度上類似于人類大腦皮層的結構。

例如，2017年10月，美國普渡大學綜合腦成像實驗室的劉忠明在大腦皮層發(fā)表了《基于動態(tài)自然視覺深度學習的神經編解碼》，基于深度神經網絡模型對動態(tài)視覺進行編解碼。這項工作基于972個視頻片段和11.5小時的功能磁共振數據，通過深度神經網絡（fMRI）編碼和解碼，磁共振成像技術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，并判斷相應的腦區(qū)處于活動或靜止狀態(tài)），并用深層神經網絡來解釋動態(tài)視覺與腦激活的關系以及二者之間的關系。在以往的研究中，深度神經網絡主要用來解釋靜態(tài)視覺和大腦激活之間的關系。目前尚不清楚深度神經網絡是否可以用來解釋動態(tài)視覺和大腦激活之間的關系。具體來說，CNN模型的中間層負責處理抽象的視覺信息，與人類視覺皮層的層次結構非常相似。

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，平均精度可達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。

深度學習是什么意思？

近年來，隨著信息社會、學習科學和課程改革的發(fā)展，深度學習是一種新的學習形式。

目前，對深度學習的概念有很多答案，很多專家學者的解釋是本質意義一致的表述略有不同。

李嘉厚教授認為，深度學習是建立在理解的基礎上的。學習者可以批判性地學習新的想法和事實，將它們融入原有的認知結構，將許多想法聯系起來，并將現有的知識轉移到新的情境中，從而做出決策和解決問題。

郭華教授認為，深度學習是在教師指導下的一個有意義的學習過程，學生圍繞挑戰(zhàn)性的學習主題，全心投入，體驗成功，獲得發(fā)展。它具有批判性理解、有機整合、建設性反思和遷移應用的特點。

深度學習有幾個特點。一是觸動人心的學習。第二，體驗式學習。三是深入認識和實踐創(chuàng)新的研究。