論文の概要: Achieving More Human Brain-Like Vision via Human EEG Representational Alignment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17231v2
- Date: Wed, 24 Apr 2024 17:55:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-26 21:08:18.269214
- Title: Achieving More Human Brain-Like Vision via Human EEG Representational Alignment
- Title(参考訳): ヒト脳波の表現的アライメントによるより人間の脳に似た視力の獲得
- Authors: Zitong Lu, Yile Wang, Julie D. Golomb,
- Abstract要約: 非侵襲脳波に基づく人間の脳活動に対応する視覚モデル「Re(presentational)Al(ignment)net」を提案する。
我々の革新的な画像から脳への多層符号化フレームワークは、複数のモデル層を最適化することにより、人間の神経のアライメントを向上する。
我々の発見は、ReAlnetが人工と人間の視覚のギャップを埋め、より脳に似た人工知能システムへの道を歩むブレークスルーを表していることを示唆している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.811217832697894
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Despite advancements in artificial intelligence, object recognition models still lag behind in emulating visual information processing in human brains. Recent studies have highlighted the potential of using neural data to mimic brain processing; however, these often rely on invasive neural recordings from non-human subjects, leaving a critical gap in understanding human visual perception. Addressing this gap, we present, for the first time, 'Re(presentational)Al(ignment)net', a vision model aligned with human brain activity based on non-invasive EEG, demonstrating a significantly higher similarity to human brain representations. Our innovative image-to-brain multi-layer encoding framework advances human neural alignment by optimizing multiple model layers and enabling the model to efficiently learn and mimic human brain's visual representational patterns across object categories and different modalities. Our findings suggest that ReAlnet represents a breakthrough in bridging the gap between artificial and human vision, and paving the way for more brain-like artificial intelligence systems.
- Abstract(参考訳): 人工知能の進歩にもかかわらず、物体認識モデルは人間の脳における視覚情報処理のエミュレートに遅れを取っている。
近年の研究では、脳の処理を模倣するために神経データを使用することの可能性を強調している。
非侵襲的脳波に基づく視覚モデル「Re(presentational)Al(ignment)net」を初めて提示した。
我々の革新的な画像から脳への多層符号化フレームワークは、複数のモデルレイヤーを最適化し、モデルがオブジェクトカテゴリと異なるモダリティをまたいだ人間の脳の視覚的表現パターンを効率的に学習し模倣できるようにすることにより、人間の神経アライメントを向上させる。
我々の発見は、ReAlnetが人工と人間の視覚のギャップを埋め、より脳に似た人工知能システムへの道を歩むブレークスルーを表していることを示唆している。
関連論文リスト
- Unidirectional brain-computer interface: Artificial neural network
encoding natural images to fMRI response in the visual cortex [12.1427193917406]
本稿では,人間の脳を模倣する人工ニューラルネットワークVISIONを提案する。
VISIONは、人間の血行動態の反応をfMRIボクセル値として、最先端の性能を超える精度で45%の精度で予測することに成功した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-26T15:38:26Z) - BI AVAN: Brain inspired Adversarial Visual Attention Network [67.05560966998559]
機能的脳活動から直接人間の視覚的注意を特徴付ける脳誘発対人視覚注意ネットワーク(BI-AVAN)を提案する。
本モデルは,人間の脳が監督されていない方法で焦点を絞った映画フレーム内の視覚的物体を識別・発見するために,注意関連・無視対象間の偏りのある競合過程を模倣する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-27T22:20:36Z) - Computational imaging with the human brain [1.614301262383079]
脳コンピュータインタフェース(BCI)は、人間の能力を増強するための様々な新しい可能性と経路を可能にしている。
本研究では,人間の視覚システムと適応型計算画像システムを組み合わせた隠れシーンのゴーストイメージングを実演する。
この脳とコンピュータの接続は、将来的に人間の視覚の知覚範囲を拡大する、強化された人間の計算の形式を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-07T08:40:18Z) - Adapting Brain-Like Neural Networks for Modeling Cortical Visual
Prostheses [68.96380145211093]
皮質補綴は視覚野に移植された装置で、電気的にニューロンを刺激することで失った視力を回復しようとする。
現在、これらのデバイスが提供する視覚は限られており、刺激による視覚知覚を正確に予測することはオープンな課題である。
我々は、視覚システムの有望なモデルとして登場した「脳様」畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を活用することで、この問題に対処することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-27T17:33:19Z) - Multimodal foundation models are better simulators of the human brain [65.10501322822881]
1500万の画像テキストペアを事前訓練した,新たに設計されたマルチモーダル基礎モデルを提案する。
視覚的エンコーダも言語的エンコーダもマルチモーダルで訓練され,脳に近いことが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-17T12:36:26Z) - Guiding Visual Attention in Deep Convolutional Neural Networks Based on
Human Eye Movements [0.0]
ディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)は、当初は生物学的ビジョンの原理にインスパイアされていた。
近年のディープラーニングの進歩は、この類似性を減らしているようだ。
有用なモデルを得るための純粋にデータ駆動型アプローチについて検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-21T17:59:23Z) - Interpretability of Neural Network With Physiological Mechanisms [5.1971653175509145]
ディープラーニングは、レグレッションと分類タスクの様々な領域で異常な精度を達成した強力な最先端技術として、引き続き機能している。
ニューラルネットワークモデルを最初に提案する目的は、数学的表現アプローチを使用して複雑な人間の脳を理解することを改善することである。
近年のディープラーニング技術は、ブラックボックス近似器として扱われることによって、機能的プロセスの解釈を失う傾向にある。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-24T21:40:04Z) - Overcoming the Domain Gap in Neural Action Representations [60.47807856873544]
3Dポーズデータは、手動で介入することなく、マルチビュービデオシーケンスから確実に抽出できる。
本稿では,ニューラルアクション表現の符号化を,ニューラルアクションと行動拡張のセットと共に導くために使用することを提案する。
ドメインギャップを減らすために、トレーニングの間、同様の行動をしているように見える動物間で神経と行動のデータを取り替える。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-02T12:45:46Z) - Deep Auto-encoder with Neural Response [8.797970797884023]
ニューラルレスポンス(DAE-NR)を用いたディープオートエンコーダと呼ばれるハイブリッドモデルを提案する。
DAE-NRは、視覚野からの情報をANNに組み込んで、より優れた画像再構成と、生物学的および人工ニューロン間の高い神経表現類似性を実現する。
DAE-NRは, 共同学習によって(画像再構成の性能の向上) 生体ニューロンと人工ニューロンとの表現的類似性の向上が可能であることを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-30T11:44:17Z) - Overcoming the Domain Gap in Contrastive Learning of Neural Action
Representations [60.47807856873544]
神経科学の基本的な目標は、神経活動と行動の関係を理解することである。
我々は,ハエが自然に生み出す行動からなる新しいマルチモーダルデータセットを作成した。
このデータセットと新しい拡張セットは、神経科学における自己教師あり学習手法の適用を加速することを約束します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-29T15:27:51Z) - A Developmental Neuro-Robotics Approach for Boosting the Recognition of
Handwritten Digits [91.3755431537592]
近年のエビデンスでは、子どもの体現戦略をシミュレーションすることで、マシンインテリジェンスも改善できることが示されている。
本稿では,発達神経ロボティクスの文脈における畳み込みニューラルネットワークモデルへの具体的戦略の適用について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-23T14:55:00Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。