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Necker Cube and Rubin's Vase Perception Data

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arXiv2025-09-30 收录
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https://github.com/IvanMaksymov/DeepTunnel
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该数据集包含了使用量子隧穿深度神经网络(QT-DNN)模拟的尼克尔立方体和鲁宾壶感知概率数据。这些模拟结果可以帮助我们理解QT-DNN如何对不同感知状态作出区分,以响应视错觉。该数据集的规模涵盖了多次计算运行(连续50次运行),其任务是识别视错觉中的感知状态。

This dataset contains perceptual probability data of the Necker Cube and Rubin Vase simulated by the Quantum Tunneling Deep Neural Network (QT-DNN). These simulation results can help elucidate how QT-DNN distinguishes between distinct perceptual states when responding to visual illusions. The dataset includes multiple computational runs, specifically 50 consecutive runs, with the core task of identifying perceptual states associated with visual illusions.
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