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解码人类视觉神经表征是一项具有重要科学意义的挑战，可以揭示视觉处理机制并促进脑科学与人工智能的发展。然而，目前的神经解码方法难以泛化到训练数据以外的新类别，主要挑战在于现有方法未充分利用神经数据背后的多模态语义知识，且现有的可利用的配对（刺激-脑响应）训练数据很少。
中国科学院自动化研究所在人脑视觉信息编解码研究方面取得新进展（图）
中国科学院自动化研究所 人脑 视觉信息 编解码研究
2018/12/19
中国科学院自动化研究所研究员何晖光团队近年来一直致力于更复杂刺激（如人脸，自然图像，乃至动态视觉刺激）的大脑解码工作，继去年关于“利用fMRI信号重建图像”的工作被MIT Technology Review头条报道后，基于以往工作积累，提出了一种基于贝叶斯深度学习的大脑视觉信息解码模型（见图1），针对基于fMRI数据的视觉神经信息编解码问题，提出了统一的多视图深度生成式模型（Deep Genera...