抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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人工ニューラルネットワークを神経イメージング技術の出力と比較することは,最近,(コンピュータ)ビジョンとテキストベース言語モデルの大きな進歩を見た。ここでは,音声言語表現の生物学的および人工的神経計算を比較するフレームワークを提案し,このパラダイムに対するいくつかの新しい課題を提案した。提案技法は,脳波(EEG)の根底にある類似原理に基づいている:時間領域におけるニューロンにわたる神経(人工または生物学的)活性の平均化,および脳における任意の音響特性の符号化および人工ニューラルネットワークの中間的畳込み層の比較を可能にする。提案アプローチは,信号間の線形変換を必要としない脳および深層ニューラルネットワークにおける音声特性に対する応答の直接比較を可能にする。脳幹応答(cABR)と正確な同じ刺激に対する中間畳み込み層の応答は,非常に類似し,この観察を定量化することを論じた。提案技法は,類似性を明らかにするだけでなく,2つの信号における実際の音響特性の符号化の分析を可能にし,また,著者らは,脳幹における刺激に対するcABRにおけるピーク待ち時間(i)と,(ii)深い畳み込みネットワークにおける入力/出力に関連する中間畳込み層を比較した。また,cABRと中間畳込み層におけるピーク待ち時間に対する事前言語曝露の効果を調べ,比較した。8つの訓練されたネットワーク(複製実験を含む)からの結果に基づいて,ヒト脳と中間畳込みネットワークの間のピーク待ち時間符号化における実質的な類似性が出現する。提案技法を用いて,任意の音響特性と他の神経画像技術に対して,ヒト脳と中間畳込み層間の符号化を比較した。【JST・京大機械翻訳】
