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Neural Decoding of Visual Information Across Different Neural Recording Modalities and Approaches

Machine Intelligence Research 2022年第5期19卷 350-365页

作者： Yi-Jun Zhang Zhao-Fei Yu Jian.K.Liu Tie-Jun Huang Department of Computer Science and Engineering Shanghai Jiao Tong UniversityShanghai 200240China School of Computer Science Peking UniversityBeijing 100190China Institute for Artificial Intelligence Peking UniversityBeijing 100190China School of Computing University of LeedsLeeds LS29JTUK Beijing Academy of Artificial Intelligence Beijing 100190Chin

vision plays a peculiar role in *** information,forming a large part of the sensory information,is fed into the human brain to formulate various types of cognition and behaviours that make humans become intelligent *** advances have led to the development of brain-inspired algorithms and models for machine *** of the key components of these methods is the utilization of the computational principles underlying biological ***,advanced experimental neuroscience techniques have generated different types of neural signals that carry essential visual ***,there is a high demand for mapping out functional models for reading out visual information from neural ***,we briefly review recent progress on this issue with a focus on how machine learning techniques can help in the development of models for contending various types of neural signals,from fine-scale neural spikes and single-cell calcium imaging to coarse-scale electroencephalography(EEG)and functional magnetic resonance imaging recordings of brain signals.

关键词： Neural decoding machine learning deep learning visual decoding brain-inspired vision

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