q-bio.NC」カテゴリーアーカイブ

DeepCERES: A Deep learning method for cerebellar lobule segmentation using ultra-high resolution multimodal MRI

要約 この論文では、新しいマルチモーダルで高解像度の人間の脳の小脳小葉セグメンテ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, eess.IV, q-bio.NC | DeepCERES: A Deep learning method for cerebellar lobule segmentation using ultra-high resolution multimodal MRI はコメントを受け付けていません

DeepCERES: A Deep learning method for cerebellar lobule segmentation using ultra-high resolution multimodal MRI

要約 この論文では、新しいマルチモーダルで高解像度の人間の脳の小脳小葉セグメンテ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, eess.IV, q-bio.NC | DeepCERES: A Deep learning method for cerebellar lobule segmentation using ultra-high resolution multimodal MRI はコメントを受け付けていません

Group-level Brain Decoding with Deep Learning

要約 脳画像データのデコードは、脳とコンピューターのインターフェイスや神経表現の … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, eess.SP, q-bio.NC | Group-level Brain Decoding with Deep Learning はコメントを受け付けていません

Determinantal Point Process Attention Over Grid Cell Code Supports Out of Distribution Generalization

要約 ディープ ニューラル ネットワークは、人間のような知能をエミュレートする上 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, q-bio.NC | Determinantal Point Process Attention Over Grid Cell Code Supports Out of Distribution Generalization はコメントを受け付けていません

Using i-vectors for subject-independent cross-session EEG transfer learning

要約 認知負荷分類は、脳波検査 (EEG) などの生理学的測定に基づいて、タスク … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG, cs.SD, eess.AS, q-bio.NC | Using i-vectors for subject-independent cross-session EEG transfer learning はコメントを受け付けていません

Balancing stability and plasticity in continual learning: the readout-decomposition of activation change (RDAC) framework

要約 継続学習 (CL) アルゴリズムは、以前の情報を保存しながら新しい知識を獲 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, q-bio.NC | Balancing stability and plasticity in continual learning: the readout-decomposition of activation change (RDAC) framework はコメントを受け付けていません

How does the primate brain combine generative and discriminative computations in vision?

要約 ビジョンは推論問題として広く理解されています。 しかし、推論プロセスの 2 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, q-bio.NC | How does the primate brain combine generative and discriminative computations in vision? はコメントを受け付けていません

Predicting Infant Brain Connectivity with Federated Multi-Trajectory GNNs using Scarce Data

要約 生後 1 年間の乳児の脳ネットワークの複雑な進化を理解することは、初期の脳 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, q-bio.NC | Predicting Infant Brain Connectivity with Federated Multi-Trajectory GNNs using Scarce Data はコメントを受け付けていません

Aligned with LLM: a new multi-modal training paradigm for encoding fMRI activity in visual cortex

要約 最近、事前トレーニングされた大規模言語モデル (LLM) (GPT-4 な … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, q-bio.NC | Aligned with LLM: a new multi-modal training paradigm for encoding fMRI activity in visual cortex はコメントを受け付けていません

Memory, Consciousness and Large Language Model

要約 認知科学と大規模言語モデル (LLM) の発展により、これら 2 つの異な … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, q-bio.NC | Memory, Consciousness and Large Language Model はコメントを受け付けていません