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【24h】

Protein Analysis Meets Visual Word Recognition: A Case for String Kernels in the Brain

机译：蛋白质分析与视觉单词识别相结合：大脑中的字符串核的案例

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It has been recently argued that some machine learning techniques known as Kernel methods could be relevant for capturing cognitive and neural mechanisms (Jaekel, Scholkopf, & Wichmann, 2009). We point out that "String kernels," initially designed for protein function prediction and spam detection, are virtually identical to one contending proposal for how the brain encodes orthographic information during reading. We suggest some reasons for this connection and we derive new ideas for visual word recognition that are successfully put to the test. We argue that the versatility and performance of String kernels makes a compelling case for their implementation in the brain.
机译：最近有人争辩说，一些称为Kernel方法的机器学习技术可能与捕获认知和神经机制相关（Jaekel，Scholkopf和Wichmann，2009）。我们指出，最初设计用于蛋白质功能预测和垃圾邮件检测的“字符串内核”实际上与一项关于在阅读过程中大脑如何编码正交信息的竞争性提议相同。我们提出了这种连接的一些原因，并得出了视觉单词识别的新想法，这些想法已经成功地通过了测试。我们认为String内核的多功能性和性能为它们在大脑中的实现提供了令人信服的案例。

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