南加州大学——新算法从感官输入中分离出内在的大脑模式

南加州大学——新算法从感官输入中分离出内在的大脑模式

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原标题:南加州大学——新算法从感官输入中分离出内在的大脑模式
关键字:报告,大脑,神经,模式,行为
文章来源:人工智能学家
内容字数:3055字

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来源:脑机接口社区
南加州大学神经技术中心(USC Center for Neurotechnology)的院长、电气与计算机工程教授、创始主任Maryam Shanechi和她的团队开发了一种新的机器学习方法,通过从视觉输入的影响中分离出不同对象的内在大脑模式,揭示了这些模式惊人的一致性。该研究成果已发表在《美国国家科学院院刊》(PNAS)上。
在进行各种日常动作行为时。比如拿一本书,我们的大脑必须接受信息,通常是以视觉输入的形式–例如。看看书在哪。然后,我们的大脑必须在内部处理这些信息,以协调我们肌肉的活动,并执行运动。
但是,我们大脑中数以百万计的神经元是如何完成这样的任务的呢?
在执行各种日常运动行为时,例如伸手去拿一本书,我们的大脑必须接收信息,通常是以视觉输入的形式 。例如,看到书在哪里。然后,我们的大脑必须在内部处理这些信息,以协调我们肌肉的活动并执行运动。
但是,我们大脑中的数百万个神经元是如何执行这样的任务的呢?
要回答这个问题,需要研究神经元的集体活动模式,但要做到这一点,同时要解开神经元内在(又称内部)过程的输入效果,无论是否与运动相关。
这就是Shanechi


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