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“所想即所見”解碼大腦信號再現(xiàn)視覺圖像_焦點快播

發(fā)稿時間:2023-05-05 10:07:48 來源: 光明網(wǎng)


【資料圖】

是否有可能僅根據(jù)大腦信號,就完全重建某人所看到的內(nèi)容?瑞士洛桑聯(lián)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(gòu)建的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,能以令人印象深刻的準確度捕捉大腦動態(tài)。該研究發(fā)表在最新一期《自然》雜志上。

這種新穎的機器學習算法——CEBRA植根于數(shù)學,可學習神經(jīng)代碼中的隱藏結(jié)構(gòu)。研究人員利用新算法進行了演示。一只老鼠正在觀看1960年代的黑白電影片段,其中一名男子跑向一輛打開后備箱的汽車;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(gòu)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(jīng)數(shù)據(jù)中學到的信息可在解碼訓練后進行測試。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不僅限于視覺皮層神經(jīng)元,甚至大腦數(shù)據(jù),它還可用來預(yù)測靈長類動物手臂的運動,并重建老鼠在競技場上自由奔跑時的位置。

用于視頻解碼的數(shù)據(jù)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(qū)域的電極探針,直接測量大腦活動而獲得,這些探針被設(shè)計成使激活的神經(jīng)元發(fā)出綠光。在訓練期間,CEBRA學習將大腦活動映射到特定幀。在以視覺皮層中不到1%的神經(jīng)元進行測試時,CEBRA表現(xiàn)良好。

CEBRA基于對比學習技術(shù),這是一種學習如何將高維數(shù)據(jù)排列或嵌入到低維空間的技術(shù)。與其他算法相比,CEBRA在重建合成數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色,這對于比較算法至關(guān)重要。它的優(yōu)勢還在于它能夠跨模式組合數(shù)據(jù),例如電影功能和大腦數(shù)據(jù),并且它有助于限制細微差別,例如由數(shù)據(jù)收集方式帶來的數(shù)據(jù)變化。

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責任編輯:mb01

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