論文の概要: Mapping fMRI Signal and Image Stimuli in an Artificial Neural Network Latent Space: Bringing Artificial and Natural Minds Together

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19923v2
• Date: Thu, 27 Mar 2025 09:41:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:48:41.731807
• Title: Mapping fMRI Signal and Image Stimuli in an Artificial Neural Network Latent Space: Bringing Artificial and Natural Minds Together
• Title（参考訳）: ニューラルネットワーク遅延空間におけるfMRI信号と画像刺激のマッピング--人工心と自然心を合わせて
• Authors: Cesare Maria Dalbagno, Manuel de Castro Ribeiro Jardim, Mihnea Angheluţă,
• Abstract要約: 本研究の目的は,視覚刺激とfMRIデータの潜在空間表現が共通情報を共有するかどうかを検討することである。 fMRIデータからの刺激の復号と再構成は、AIと神経科学の課題である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The goal of this study is to investigate whether latent space representations of visual stimuli and fMRI data share common information. Decoding and reconstructing stimuli from fMRI data remains a challenge in AI and neuroscience, with significant implications for understanding neural representations and improving the interpretability of Artificial Neural Networks (ANNs). In this preliminary study, we investigate the feasibility of such reconstruction by examining the similarity between the latent spaces of one autoencoder (AE) and one vision transformer (ViT) trained on fMRI and image data, respectively. Using representational similarity analysis (RSA), we found that the latent spaces of the two domains appear different. However, these initial findings are inconclusive, and further research is needed to explore this relationship more thoroughly.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,視覚刺激とfMRIデータの潜在空間表現が共通情報を共有するかどうかを検討することである。 fMRIデータからの刺激の復号と再構成は、AIと神経科学の課題であり、神経表現を理解し、人工ニューラルネットワーク(ANN)の解釈可能性を改善するために重要な意味を持つ。 本研究では,1つのオートエンコーダ (AE) と1つの視覚変換器 (ViT) との類似性を検討した。 表現類似性解析 (RSA) を用いて, 2つの領域の潜在空間が異なるように見えることがわかった。 しかし、これらの初期の発見は決定的ではなく、この関係をより徹底的に探求するためにはさらなる研究が必要である。

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