我们介绍了Net2Brain,这是一种图形和命令行的用户界面工具箱,用于比较人工深神经网络(DNNS)和人脑记录的代表空间。尽管不同的工具箱仅促进单个功能或仅关注一小部分监督图像分类模型,但Net2Brain允许提取600多个受过培训的DNN的激活,以执行各种视觉相关的任务(例如,语义段,深度估计,深度估计,深度估计,深度估计,估计,深度率,在图像和视频数据集上均具有动作识别等)。该工具箱在这些激活上计算代表性差异矩阵(RDM),并使用代表性相似性分析(RSA),加权RSA(在特定的ROI和探照灯搜索中)将其与大脑记录进行比较。此外,可以在工具箱中添加一个新的刺激和大脑记录数据集以进行评估。我们通过一个示例展示了如何使用Net2Brain的功能和优势来检验认知计算神经科学的假设。
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