Buchumschlag

Directional Confusions Reveal Divergent Inductive Biases Through Rate-Distortion Geometry in Human and Machine Vision

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Caglar, Leyla Roksan, Mediano, Pedro A. M., Lin, Baihan
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Computer Vision and Pattern Recognition Information Theory Neurons and Cognition
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Rate-Distortion Signatures of Generalization and Information Trade-offs
von: Caglar, Leyla Roksan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Simple 3D Pose Features Support Human and Machine Social Scene Understanding
von: Qin, Wenshuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Perceptual Reality Transformer: Neural Architectures for Simulating Neurological Perception Conditions
von: Lin, Baihan
Veröffentlicht: (2025)

The Topology and Geometry of Neural Representations
von: Lin, Baihan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

The topology of synergy: linking topological and information-theoretic approaches to higher-order interactions in complex systems
von: Varley, Thomas F., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Behavioral Geometric Supervision Aligns Video Foundation Models with Human Social Perception
von: Garcia, Kathy, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Machine Can't Replace the Human Heart
von: Lin, Baihan
Veröffentlicht: (2024)

Correcting Biased Centered Kernel Alignment Measures in Biological and Artificial Neural Networks
von: Murphy, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Utilizing Computer Vision for Continuous Monitoring of Vaccine Side Effects in Experimental Mice
von: Li, Chuang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Topological Representational Similarity Analysis in Brains and Beyond
von: Lin, Baihan
Veröffentlicht: (2024)

Revealing the core dimensions underlying representations in brains, behavior and AI
von: Mahner, Florian P., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Use-dependent Biases as Optimal Action under Information Bottleneck
von: Deng, Hokin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Perceptual Scales Predicted by Fisher Information Metrics
von: Vacher, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Deciphering Functions of Neurons in Vision-Language Models
von: Xu, Jiaqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

RAID-Database: human Responses to Affine Image Distortions
von: Daudén-Oliver, Paula, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beginning with You: Perceptual-Initialization Improves Vision-Language Representation and Alignment
von: Hu, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Time Series Analysis of Spiking Neural Systems via Transfer Entropy and Directed Persistent Homology
von: Peek, Dylan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Human face perception reflects inverse-generative and naturalistic discriminative objectives
von: Guo, Wenxuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Human-like Object Grouping in Self-supervised Vision Transformers
von: Adeli, Hossein, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Explicitly Modeling Subcortical Vision with a Neuro-Inspired Front-End Improves CNN Robustness
von: Piper, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Brain Mapping with Dense Features: Grounding Cortical Semantic Selectivity in Natural Images With Vision Transformers
von: Luo, Andrew F., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exploring Action-Centric Representations Through the Lens of Rate-Distortion Theory
von: Varona, Miguel de Llanza, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Explicitly Modeling Pre-Cortical Vision with a Neuro-Inspired Front-End Improves CNN Robustness
von: Piper, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Human-Aligned Evaluation of a Pixel-wise DNN Color Constancy Model
von: Heidari-Gorji, Hamed, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Stimulus Motion Perception Studies Imply Specific Neural Computations in Human Visual Stabilization
von: Arathorn, David W, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Motion Mapping Cognition: A Nondecomposable Primary Process in Human Vision
von: Xie, Zhenping
Veröffentlicht: (2024)

A Rate-Distortion Perspective on the Emergence of Number Sense in Unsupervised Generative Models
von: D'Amato, Leo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Evolving reservoir computers reveals bidirectional coupling between predictive power and emergent dynamics
von: Tolle, Hanna M., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Explainable Emotion Decoding for Human and Computer Vision
von: Borriero, Alessio, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Clustering Inductive Biases with Unrolled Networks
von: Huml, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

SIMON: Saliency-aware Integrative Multi-view Object-centric Neural Decoding
von: Lin, YuSheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Self-Attention-Based Contextual Modulation Improves Neural System Identification
von: Lin, Isaac, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Meta-Learning Theory-Informed Inductive Biases using Deep Kernel Gaussian Processes
von: Zakirov, Bahti, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MammAlps: A multi-view video behavior monitoring dataset of wild mammals in the Swiss Alps
von: Gabeff, Valentin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Brain2Text Decoding Model Reveals the Neural Mechanisms of Visual Semantic Processing
von: Feng, Feihan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Neural Recording Power Optimization Through Machine Learning Guided Resolution Reconfiguration
von: Pandey, Aviral, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Integrated information theory: the good, the bad and the misunderstood
von: Barrett, Adam B., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Deep Learning Inductive Biases for fMRI Time Series Classification during Resting-state and Movie-watching
von: Khodabandehloo, Behdad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Robotics-Inspired Scanpath Model Reveals the Importance of Uncertainty and Semantic Object Cues for Gaze Guidance in Dynamic Scenes
von: Mengers, Vito, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Understanding the Limits of Vision Language Models Through the Lens of the Binding Problem
von: Campbell, Declan, et al.
Veröffentlicht: (2024)