연구진은 시각적 가치 처리의 딥 뉴럴 네트워크 모델을 제안했어요. 이 모델은 복잡한 자연 장면을 인코딩하고 가치(정서의 핵심 차원)의 정서적 중요성을 인식하는 기능을 수행해요.
파블로프 학습 패러다임을 모델에 적용한 결과, 연합 형성 및 일반화와 같은 인간 연합 학습 연구의 여러 관찰을 재현했어요.
학습된 모델에서 조건 및 무조건 자극의 신경 표현은 단일 단위 및 신경 집단 수준에서 점점 더 정렬되었으며, 이는 인간 실험 데이터와 비교하여 접근 방식을 검증했어요.