論文の概要: Deep Neural Networks and Brain Alignment: Brain Encoding and Decoding (Survey)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10246v2
- Date: Mon, 8 Jul 2024 13:44:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-10 03:38:37.227110
- 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, Zijiao Chen, Manish Gupta, Raju S. Bapi, Gael Jobard, Frederic Alexandre, Xavier Hinaut,
- Abstract要約: AIモデルを使って脳についての洞察を得ることができるか?
脳記録に関する深層学習モデルの情報はどのようになっているか?
復号化モデルは、fMRIが与えられた刺激を再構成する逆問題を解決する。
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,ニューラルコーディングや復号化モデルが提案されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.14580723964253
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Can we obtain insights about the brain using AI models? How is the information in deep learning models related to brain recordings? Can we improve AI models with the help of brain recordings? Such questions can be tackled 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 cognitive science and neuroscience research. 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 may 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, several neural encoding and decoding models have been recently 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 summary and discussion about future trends. Given the large amount of recently published work in the computational cognitive neuroscience (CCN) community, we believe that this survey enables an entry point for DNN researchers to diversify into CCN research.
- Abstract（参考訳）: AIモデルを使って脳についての洞察を得ることができるか?
脳記録に関する深層学習モデルの情報はどのようになっているか?
脳記録の助けを借りてAIモデルを改善することは可能か?
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解決できる。
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使用したエンコーディングとデコーディングモデルも過去20年間に提案されている。
これらのモデルは、基本的な認知科学と神経科学研究のための追加のツールとして機能する。
符号化モデルは、自動的に刺激を受けたfMRI脳の表現を生成することを目的としている。
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ー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、人気のある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についてレビューし、それらのメリットと制限について注目する。
最後に、今後のトレンドに関する要約と議論で締めくくります。
コンピュータ認知神経科学(CCN)コミュニティで最近発表された膨大な研究から、この調査はDNN研究者がCCN研究に多様化するためのエントリポイントとなると信じている。
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