使用 CORnet 人类 fMRI 表示加强模型 - 大脑对齐的教学
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。利用人类 fMRI 信号优化的 ReAlnet-fMRI 模型通过多层编码对齐框架实现了与人类大脑更高的相似性,并在模型 - 脑对齐评估中表现出更高的一致性,揭示了通过整合人类神经数据来增强视觉模型的类脑特性的可能性,有助于弥补计算机视觉和视觉神经科学之间的差距。
研究人员使用多模态模型VISION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,准确度超过现有技术45%。这项研究为视觉皮层功能分析的设计和实现提供了可能性,降低了成本和时间负担。研究结果还揭示了不同视觉区域的表征偏差,并提供了可实验检验的假设。这项工作为脑机接口提供了可靠的方法。