brain-machine interfaces | BriefGPT

关键词brain-machine interfaces

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语义向量的大脑基础改善了对视觉刺激的神经解码
提出了一种神经解码的表示学习框架，通过微调预训练特征向量以更好地与人脑中的视觉刺激的神经表示对齐，从而提高大脑解码算法的性能。
PDF3 months ago
单向脑机接口：人工神经网络将自然图像编码为视觉皮层的 fMRI 反应
通过使用具有视觉和上下文输入的多模态模型 VISION，我们成功预测了人类大脑对自然图像的功能性磁共振成像（fMRI）扫描反应，其准确度超过了现有技术性能 45％，并揭示了不同视觉区域的表征偏差，生成了可实验检验的假设，并形成了可解释的指标
PDF9 months ago
超越几何：使用动态相似性分析比较神经电路计算的时间结构
使用基于数据驱动的动态系统理论的最新进展和一种新的相似度度量方法，我们能够比较两个递归神经网络并识别它们之间的动态结构，同时能以无监督的方式区分学习规则。
PDFa year ago
从脑活动中解码高分辨率图像的对比、关注和扩散
介绍了一个两阶段的 fMRI 表示学习框架，通过在预处理阶段使用 Double-contrastive Mask Auto-encoder 降噪，并在第二阶段利用图像自动编码器的指导来调整特征学习者，以关注对于视觉重建最有信息的神经激活模式
PDFa year ago
人脑 - 机器接口稳健控制的动态集成贝叶斯滤波器
提出了一种动态集成贝叶斯滤波器（DyEnsemble），以应对脑机接口（BMI）在线控制中的神经变异，并通过一个人类参与者的 BMI 实验表明，相比于速度卡尔曼滤波器，DyEnsemble 显著提高了控制精度（在随机目标追踪任务中增加了 1
PDF2 years ago
下一代可植入式脑机接口的边缘人工智能挑战与机遇
本文介绍了人工智能与机器学习在神经信号分析、假肢和治疗神经系统症状等方面的应用，关注最新的假肢脑机接口技术并探讨了技术上的挑战和对算法和集成电路的需求。
PDF2 years ago
稳定的脑机接口对抗领域适应
介绍了一种新的计算方法，可以从神经数据的低维潜在表示中解码运动意图，并实施各种域自适应方法来稳定配合方式。使用 Adversarial Domain Adaptation 网络训练，此方法在解决域适应问题方面表现出众，而且只需要极少的数据
PDF6 years ago