“所想即所見” 解碼大腦信號再現視覺圖像

嘻嘻1

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 是否有可能僅根據大腦信號,就完全重建某人所看到的內容?瑞士洛桑聯邦理工學院研究人員朝著這個方向邁出了重要的一步,他們引入了一種新算法構建的人工神經網絡模型,能以令人印象深刻的準確度捕捉大腦動態。該研究發表在最新一期《自然》雜誌上。

這種新穎的機器學習算法——CEBRA植根於數學,可學習神經代碼中的隱藏結構。研究人員利用新算法進行了演示。一隻老鼠正在觀看1960年代的黑白電影片段,其中一名男子跑向一輛打開後備箱的汽車;在另一個屏幕上,人們可看到由CEBRA計算出的電影重建畫面,新構建的電影幾乎與原版完全吻合,但有一些輕微的怪異扭曲。

CEBRA從原始神經數據中學到的信息可在解碼訓練後進行測試。團隊已證明他們可從模型中解碼老鼠在看電影時所看到的東西。但CEBRA不僅限於視覺皮層神經元,甚至大腦數據,它還可用來預測靈長類動物手臂的運動,並重建老鼠在競技場上自由奔跑時的位置。

用於視頻解碼的數據由艾倫腦研所提供,大腦信號是通過插入小鼠大腦視覺皮層區域的電極探針,直接測量大腦活動而獲得,這些探針被設計成使激活的神經元發出綠光。在訓練期間,CEBRA學習將助勃壯陽 壯陽藥 催情春藥 春藥 持久液 陰莖增大 增大丸 助勃延時 治療陽痿早洩

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CEBRA基於對比學習技術,這是一種學習如何將高維數據排列或嵌入到低維空間的技術。與其他算法相比,CEBRA在重建合成數據方面表現出色,這對於比較算法至關重要。它的優勢還在於它能夠跨模式組合數據,例如電影功能和大腦數據,並且它有助於限制細微差別,例如由數據收集方式帶來的數據變化。

【總編輯圈點】

CEBRA是揭示複雜結構的“專家”。鑑於大腦就是最複雜的結構,這也可看作是CEBRA的終極測試空間。這一研究將幫助人們深入了解大腦處理信息的過程,成為人類發現神經科學新原理的平台。而該算法的實際意義還不僅限於此,它還能應用於許多涉及時間或聯合信息的數據集,包括動物行為、基因表達數據,以及進一步為人們提供高性能腦機接口所需的理論支持。
 
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