S
Prof. Fleming, Ph.D. und Dr. Dobs
Deep Learning: das Potenzial entfalten
Das Hauptziel von Projekt S ist es, den Nutzen von Deep Learning innerhalb des SFBs zu fördern und zu unterstützen. Wir werden Hilfsmittel zur Analyse von tiefen, neuronalen Netzwerkmodellen zur Verfügung stellen, insbesondere von Methoden um sie mit Verhaltens- und Hirndaten zu vergleichen. Wir streben weiterhin an, SFB-übergreifende Ergebnisse in einen gemeinsamen, theoretischen Rahmen zu fassen, der auf Deep Learning basiert. Insbesondere werden wir testen, ob Vorhersage, Bewertung und Kategorisierung durch verschiedene Verlustfunktionen abgebildet werden können. Wir werden überwachte, unüberwachte und belohnungs-basierte Lernmethoden vergleichen um einheitliche Modelle der “Kardinalen Mechanismen” der Wahrnehmung zu entwickeln.
Neue Projektrelevante Veröffentlichungen
Akbarinia, A. (2025). Exploring the categorical nature of colour perception: Insights from artificial networks. Neural Networks, 181, 106758. find paper
Akbarinia, A., Morgenstern, Y., & Gegenfurtner, K. R. (2023). Contrast sensitivity function in deep networks.Neural Networks, 164, 228-244. find paper
Dobs, K., Martinez, J., Kell, A. J. E., Kanwisher, N. (2022). Dobs, K., Martinez, J., Kell, A. J., & Kanwisher, N. (2022). Brain-like functional specialization emerges spontaneously in deep neural networks. Science advances, 8(11), eabl8913.
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Dobs, K., Yuan, J., Martinez, J., & Kanwisher, N. (2023). Behavioral signatures of face perception emerges in deep neural networks optimized for face recognition. Proceedings of the National Academy of Sciences, 120 (32), e2220642120. find paper
Filip, J., Dechterenko, F., Schmidt, F., Lukavsky, J., Kotera, J., Vilimovska, V., & Fleming, R. W. (2025). Material fingerprinting: predicting human perception of material appearance through psychophysical analysis and neural networks. Royal Society Open Science, 12(11), 250513. find paper
Flachot, A., Akbarinia, A., Schütt, H.H., Fleming, R.W., Wichmann, F.A. & Gegenfurtner, K.R. (2022). Deep neural models for color discrimination and color constancy. Journal of Vision, 22(4), 17-17. find paper
Gupta, P., & Dobs, K. (2025). Human-like face pareidolia emerges in deep neural networks optimized for face and object recognition. PLOS Computational Biology, 21(1), e1012751.
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Morimoto, T., Akbarinia, A., Storrs, K., Cheeseman, J. R., Smithson, H. E., Gegenfurtner, K. R., & Fleming, R. W. (2023). Color and gloss constancy under diverse lighting environments. Journal of Vision, 23(7), 8-8. find paper
Ältere projektrelevante Veröffentlichungen
Akbarinia, A., & Gil-Rodríguez, R. (2020). Deciphering image contrast in object classification deep networks. Vision Research, 173, 61-76.
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Dobs, K., Isik, L., Pantazis, D., & Kanwisher, N. (2019a). How face perception unfolds over time. Nature Communications, 10, 1258.
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Flachot, A., & Gegenfurtner, K. R. (2021). Color for object recognition: Hue and chroma sensitivity in the deep features of convolutional neural networks. Vision Research, 182(1), 89-100.
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Fleming, R. W., & Storrs, K. R. (2019). Learning to see stuff. Current Opinion in Behavioral Sciences, 30, 100-108.
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Metzger, A., Toscani, M., Akbarinia, A., Valsecchi, M. & Drewing, K. (2021). Deep neural network model of haptic saliency. Scientific Reports, 11(1), 1395.
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DATA
Morgenstern, Y., Hartmann, F., Schmidt, F., Tiedemann, H., Prokott, E., Maiello, G., & Fleming, R. W. (2021). An image-computable model of human visual shape similarity.PLOS Computational Biology, 17(6), e1008981. find paper.
Storrs, K. R., & Fleming, R. W. (2021). Learning about the world by learning about images. Current Directions in Psychological Science, 30(2), 120-128.
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Storrs, K. R., Anderson, B. L., & Fleming, R. W. (2021). Unsupervised learning predicts human perception and misperception of gloss. Nature Human Behaviour, 1-16.
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Van Assen, J. J. R., Nishida, S., & Fleming, R. W. (2020). Visual perception of liquids: Insights from deep neural networks. PLoS Computational Biology, 16(8): e1008018.
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