論文の概要: Deep Neural Networks and Brain Alignment: Brain Encoding and Decoding (Survey)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10246v1
• Date: Mon, 17 Jul 2023 06:54:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-07-21 16:38:20.589728
• Title: Deep Neural Networks and Brain Alignment: Brain Encoding and Decoding (Survey)
• Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークと脳アライメント:脳のエンコーディングとデコーディング(サーベイ)
• Authors: Subba Reddy Oota, Manish Gupta, Raju S. Bapi, Gael Jobard, Frederic Alexandre, Xavier Hinaut
• Abstract要約: 脳はどのように異なる情報のモードを表現するのか?ユーザが何を考えているのかを自動的に理解するシステムを設計できるだろうか? 神経科学のコミュニティは、概念語、物語、写真、映画の受動的読み書き・視聴に関連する、いくつかの大きな認知神経科学データセットに貢献してきた。 これらのデータセットを使用した復号および符号化モデルも過去20年間に提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.007588299126936
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: How does the brain represent different modes of information? Can we design a system that automatically understands what the user is thinking? Such questions can be answered by studying brain recordings like functional magnetic resonance imaging (fMRI). As a first step, the neuroscience community has contributed several large cognitive neuroscience datasets related to passive reading/listening/viewing of concept words, narratives, pictures and movies. Encoding and decoding models using these datasets have also been proposed in the past two decades. These models serve as additional tools for basic research in cognitive science and neuroscience. Encoding models aim at generating fMRI brain representations given a stimulus automatically. They have several practical applications in evaluating and diagnosing neurological conditions and thus also help design therapies for brain damage. Decoding models solve the inverse problem of reconstructing the stimuli given the fMRI. They are useful for designing brain-machine or brain-computer interfaces. Inspired by the effectiveness of deep learning models for natural language processing, computer vision, and speech, recently several neural encoding and decoding models have been proposed. In this survey, we will first discuss popular representations of language, vision and speech stimuli, and present a summary of neuroscience datasets. Further, we will review popular deep learning based encoding and decoding architectures and note their benefits and limitations. Finally, we will conclude with a brief summary and discussion about future trends. Given the large amount of recently published work in the `computational cognitive neuroscience' community, we believe that this survey nicely organizes the plethora of work and presents it as a coherent story.
• Abstract（参考訳）: 脳はどのように異なる種類の情報を表現するのか? ユーザが何を考えているかを自動的に理解するシステムを設計できるだろうか? このような疑問は、機能的磁気共鳴画像(fMRI)のような脳の記録を研究することで答えることができる。 最初のステップとして、神経科学コミュニティは、概念語、物語、写真、映画の受動的読解/視聴に関連する、いくつかの大きな認知神経科学データセットに貢献している。 これらのデータセットを用いたエンコーディングとデコードモデルも過去20年間で提案されている。 これらのモデルは認知科学と神経科学の基礎研究のための追加のツールとして機能する。 エンコーディングモデルは、刺激が与えられたfmri脳の表現を自動的に生成することを目指している。 神経疾患の評価と診断にいくつかの実用的な応用があり、脳損傷の治療の設計にも役立つ。 デコードモデルは、fMRIが与えられた刺激を再構成する逆問題を解決する。 脳-機械または脳-コンピュータインタフェースの設計に有用である。 近年,自然言語処理,コンピュータビジョン,音声に対するディープラーニングモデルの有効性に触発されて,ニューラルエンコーディングや復号化モデルが提案されている。 本稿ではまず,言語,視覚,音声刺激の一般的な表現について論じ,神経科学データセットの概要を紹介する。 さらに、一般的なディープラーニングベースのエンコーディングとデコードアーキテクチャをレビューし、そのメリットと限界について注目する。 最後に,今後のトレンドに関する概要と議論をまとめる。 最近『計算的認知神経科学』コミュニティで発表された膨大な研究を踏まえると、この調査はたくさんの仕事をうまく整理し、コヒーレントなストーリーとして提示していると信じている。

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