透视他们的思维:从跨受试者的 fMRI 学习可迁移的神经表达

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我们开发了一种工具,通过将大型预训练视觉模型映射到大脑上,揭示其隐藏信息。我们的创新提出了一种使用大脑编码的方法:预测大脑在图像刺激下的功能磁共振成像测量。我们发现大脑和深度网络特征之间的显式映射至关重要,FactorTopy方法可应用于任何深度网络。此外,训练方法对层次结构和缩放行为有重要影响,微调也会改变预训练模型。我们的方法实用,只需3000个图像就能学习网络到大脑的映射。

原文中文,约400字,阅读约需1分钟。
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