Fugu-MT 論文翻訳(概要): Using Deep Learning for Visual Decoding and Reconstruction from Brain Activity: A Review

論文の概要: Using Deep Learning for Visual Decoding and Reconstruction from Brain Activity: A Review

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.04169v1
Date: Mon, 9 Aug 2021 16:54:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-10 16:30:03.286776
Title: Using Deep Learning for Visual Decoding and Reconstruction from Brain Activity: A Review
Title（参考訳）: 深層学習を用いた脳活動からの視覚デコードと再構成
Authors: Madison Van Horn
Abstract要約: これらの構造は、画像中の複雑な物体によって、様々な入力刺激への適応性に苦しむ可能性があることを示す。本稿では、視覚的復号化における深層学習の利用を結論し、深層ニューラルネットワークのバリエーションを用いる場合、高度に最適である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This literature review will discuss the use of deep learning methods for image reconstruction using fMRI data. More specifically, the quality of image reconstruction will be determined by the choice in decoding and reconstruction architectures. I will show that these structures can struggle with adaptability to various input stimuli due to complicated objects in images. Also, the significance of feature representation will be evaluated. This paper will conclude the use of deep learning within visual decoding and reconstruction is highly optimal when using variations of deep neural networks and will provide details of potential future work.
Abstract（参考訳）: 本稿では,fMRIデータを用いた画像再構成のための深層学習手法について述べる。より具体的には、画像再構成の質はデコードと再構成アーキテクチャの選択によって決定される。これらの構造は、画像中の複雑な物体によって、様々な入力刺激への適応性に苦しむことを示す。また、特徴表現の重要性も評価される。本稿では,視覚デコーディングにおける深層学習の利用と,深層ニューラルネットワークを用いた再構成が極めて最適であることを示す。

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