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使用自监督预训练改进从 ECoG 中的语音解码
近期关于颅内脑机接口的研究表明，通过将问题视为监督学习的一个实例并使用深度神经网络将神经活动映射到文本，口述语言可以被高精度地解码。然而，这些网络以需要大量标记数据作为代价，这对于从人类患者获取到的侵入性神经记录来说特别繁重。通过改造波形向
PDFa month ago
CrossMPT：用于错误纠正码的交叉注意力消息传递变换器
本文提出了一种基于神经网络的交叉注意力消息传递变压器（CrossMPT）用于解码误差纠正码 (ECC)，并证明了与现有神经网络解码器相比，CrossMPT 在特别是解码低密度奇偶校验码方面具有显著的性能优势和计算复杂度降低。
PDF2 months ago
ICLR认知弹性：揭示图像字幕模型解读屏蔽视觉内容的能力
这项研究探讨了图像字幕（IC）模型解码来自不同数据集的掩蔽视觉内容的能力。我们的发现揭示了 IC 模型生成来自掩蔽图像的字幕的能力，这些字幕与原始内容密切相关。值得注意的是，即使在存在掩蔽的情况下，该模型仍然能够灵活地生成描述性的文本信息，
PDF3 months ago
深度表示学习用于开放词汇的脑电图到文本解码
使用预训练语言模型对无创脑机接口（BCI）通过脑电图（EEG）信号进行解码的潜力进行了研究，提出了一个具有先进表示学习方法的无创脑电记录的端到端深度学习框架，并使用新的评估指标验证了该框架在解码效果方面的优越性。
PDF8 months ago
评估认知任务结构的迁移学习
通过在不同的 EEG 解码任务上进行深度学习网络的预训练和评估，研究了深度学习表达在任务之间的可迁移性，并发现在解码性能上有显著的提升，同时揭示了特定解码范式引发特定脑活动的证据，从神经科学的角度加强了我们对认知任务之间层次关系的理解。
PDFa year ago
基于记忆增强查找字典的语言建模自动语音识别
该研究提出了一种新的内存增强的查找字典的 Transformer 语言模型，并证明了它在长尾预测问题上的有效性，提高了自动语音识别解码效率，特别是对于长尾词的识别表现更佳。
PDF2 years ago