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Modelling Peri-Perceptual Brain Processes in a Deep Learning Spiking Neural Network Architecture

机译：在深度学习尖峰神经网络架构中建模感知周知的大脑过程

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Familiarity of marketing stimuli may affect consumer behaviour at a peri-perceptual processing level. The current study introduces a method for deep learning of electroencephalogram (EEG) data using a spiking neural network (SNN) approach that reveals the complexity of peri-perceptual processes of familiarity. The method is applied to data from 20 participants viewing familiar and unfamiliar logos. The results support the potential of SNN models as novel tools in the exploration of peri-perceptual mechanisms that respond differentially to familiar and unfamiliar stimuli. Specifically, the activation pattern of the time-locked response identified by the proposed SNN model at approximately 200 milliseconds post-stimulus suggests greater connectivity and more widespread dynamic spatio-temporal patterns for familiar than unfamiliar logos. The proposed SNN approach can be applied to study other peri-perceptual or perceptual brain processes in cognitive and computational neuroscience.

机译：熟悉市场营销刺激措施可能会在感知过程中影响消费者的行为。当前的研究介绍了一种使用尖峰神经网络（SNN）方法对脑电图（EEG）数据进行深度学习的方法，该方法揭示了熟悉的感知过程的复杂性。该方法适用于来自20位参与者的数据，这些参与者查看了熟悉和不熟悉的徽标。结果支持SNN模型作为探索周围感知机制的新工具的潜力，这些感知机制对熟悉和不熟悉的刺激有不同的反应。具体而言，由拟议的SNN模型在刺激后大约200毫秒处确定的时间响应的激活模式表明，与熟悉的徽标相比，熟悉的徽标具有更大的连通性和更广泛的动态时空模式。所提出的SNN方法可用于研究认知和计算神经科学中的其他周围感知或感知大脑过程。

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期刊名称 Scientific Reports
作者
Zohreh Gholami Doborjeh; Nikola Kasabov; Maryam Gholami Doborjeh; Alexander Sumich;
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作者单位

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年(卷),期 -1(8),-1
年度 -1
页码 8912
总页数 13
原文格式 PDF
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