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经过训练以执行视觉任务的深度神经网络 (DNN) 可以模拟、预测和解释视觉皮层中的神经活动。然而，为了充分利用这些模型，需要一个工具箱来有效地比较最先进的DNN和大脑反应的表征空间。
因此，最近一篇关于 arXiv.org 的论文介绍了Net2Brain，这是一个易于使用的工具箱，允许神经科学家有效地将600多个DNN纳入他们的研究。它促进了DNN在认知神经科学研究中的采用，降低了想要实施这些工具的新人的知识障碍，并为用户提供了使用其计算模型和大脑数据集进行这些分析的灵活性。
作为一项探索性工作，研究人员使用Net2Brain来测试认知计算神经科学的假设。
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