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探索和比较深度学习结构，预测大脑对逼真图片的反应
我们利用预训练模型，探索机器学习架构来预测大规模预训练模型生成的图像对大脑的响应，通过使用单个连接的线性层加上由 CLIP 生成的图像嵌入作为输入，在 Algonauts 挑战赛上取得了相对较好的结果，但未能建立与数据的强有力关联。
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10 months ago
将脑电图信号映射到视觉刺激：基于深度学习的匹配与不匹配分类方法
通过建立深度学习模型处理视觉刺激与脑电图之间的关联，本研究分析了跨主体差异、模型概括化的困难，并通过独特实验数据集验证该模型能够获得最高准确率。此外，还通过主体间轮廓分数、Grad-CAM 激活评分等分析结果表明，大脑语言和视觉处理区域对模
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10 months ago
Algonauts 项目 2023 挑战：UARK-UAlbany 团队解决方案
我们通过两步训练过程构建了基于图像的大脑编码器来解决 Algonauts Project 2023 Challenge，目标是预测在大脑视觉区域对复杂视觉场景的观察中捕获到的反应，并采用不同的训练策略构建了多个独特编码器的集成解决方案。
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a year ago
fMRI 中语言编码模型的尺度定律
本文研究使用基于 Transformer 的语言模型，比较了不同模型尺寸与训练数据规模对于预测功能性磁共振成像记录下的脑活动响应的影响。结果显示，当模型或数据规模增大时，在音频与语言预测方面均能获得显著性提升，这为在理解大脑语言处理机制和实
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a year ago
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