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功能细胞类型鉴定的最具区分性刺激
通过使用深度预测模型的基于优化的聚类方法，我们成功地发现了小鼠视网膜、狨猴视网膜和猕猴 V4 视觉区中的功能性神经元簇，这些最有区别性的刺激可以快速准确地指定功能性细胞类型。
PDF7 months ago
从生物学启发机制重新思考超像素分割
通过采用基于深度学习的超像素分割方法，在生成严格遵循物体边界的超像素，并传达丰富的视觉意义的过程中存在许多挑战，尤其当面色交叉相关性可能干扰物体时。为了解决这些问题，从神经结构和视觉机制中获得灵感，提出了一种生物网络架构，包括增强筛选模块和
PDF9 months ago
ICLR鲁棒前馈神经网络中自然电影的类脑表示直线化
鲁棒神经网络的出现性质证明，并非需要利用预测目标或直接训练于自然电影统计数据，便可以实现支持人类感知的影片表示，同时也能预测 V1 神经响应的模型。
PDF10 months ago
大规模生成模型的视觉探索：基于脑扩散的皮层发现
该研究通过结合大规模扩散模型和脑图像合成的方法，介绍了 BrainDiVE（Brain Diffusion for Visual Exploration），该方法有效地从自然图像和功能磁共振成像数据中合成预测激活给定脑区域的图像，并验证了
PDFa year ago
Second Sight: 使用脑部优化的编码模型将图像分布与人类脑活动对齐
提出了一种名为 Second Sight 的新型重建过程，该过程通过迭代方式显式最大化挑战任何目标图像所引起的脑活动模式的体素编码模型的预测与脑活动模式之间的对齐，从而在语义内容和低级图像细节方面不断改进损伤图像，解决了多种输入图像问题。
PDFa year ago
初级视皮层旋转等变卷积神经网络模型
本文研究了鼠视觉皮层神经元的处理方式，通过使用旋转等价卷积神经网络提取共性特征并与传统模型进行比较，发现传统线性 - 非线性模型存在不足，但卷积神经网络能够更加准确地预测自然刺激下神经元的反应，且 V1 神经元存在一些与传统 Gabor 过
PDF6 years ago
利用深度学习揭示初级视皮层图像的神经编码
该论文使用深度卷积神经网络预测 V1 神经元对自然图像的响应，发现有 15% 的神经元可以准确预测，并使用逆神经网络确定激发 V1 神经元的图像特征（接受野），其中包括预测高级纹理图像特征的神经元。
PDF7 years ago
InterpoNet，一种模仿大脑的神经网络用于光流密集插值
本研究基于全卷积网络，结合视觉皮层的填充过程和神经元的横向依赖性，引入多层监督来提出了一种基于数据驱动的稀疏到密集插值算法，并且其针对具有多个匹配算法的竞争性光流基准显示了该方法的稳健性和优越性，使其在 Sintel 和 KITTI 201
PDF8 years ago
使用深度学习进行动态自然视觉的神经编码和解码
研究表明，使用卷积神经网络 (CNN) 驱动的图像识别技术不仅能在下流视觉区域说明大脑对静态图片的反应，还能可靠地预测和解码人类观看自然电影时的功能性磁共振成像数据，并通过缺少有关时间动态或反馈处理机制的 CNN-Predicted are
PDF8 years ago