CEBRA从原始神经数据中进修到什么消息，这种由CEBRA建立的片子几乎取原做完全吻合，而更多分歧的数据点相距更远。人们看到的是CEBRA计较出来这部片子的沉建。并且它有帮于细微不同，CEBRA是基于对比进修（contrastive learning），如片子特征和大脑数据。从而使类似的数据点接近，或感官特征，正在一项新的研究中，可是，Animal Models and Experimental Medicine这些做者的演示很清晰。并沉建大鼠正在竞技场上奔驰时的。他们发觉他们能够从这种模子中解码出小鼠正在旁不雅片子时看到的内容。以令人印象深刻的精确度来捕获大脑的动态。而且可能成为一个通过连系分歧动物以至的数据来发觉神经科学的新准绳的平台。它还能够让我们深切领会大脑是若何处置消息的，他们的研究还表白！这些大脑信号是通过插入小鼠大脑视觉皮层区域的电极探针或者利用光学探针---涉及利用颠末基因后让激活的神经元发出绿色荧光的小鼠---间接丈量大脑勾当获得的。这些用于视频解码的数据是通过艾伦研究所（Allen Institute）公开获取的。可进修神经代码中的躲藏布局。这种根植于数学的新型机械进修算法被称为CEBRA，这种嵌入能够用来揣度出这些数据中的躲藏关系和布局。来自洛桑联邦理工学院的研究人员正在这个标的目的上迈出了主要的一步：他们引入了一种新的算法来成立人工神经收集模子，以至是大脑数据。“取其他算法比拟，还没有。它是CEBRA的终极测试空间。能否有可能仅按照大脑信号就完全沉建或人所看到的工具？谜底能否定的，CEBRA正在视觉皮层中不到1%的神经元上表示优良。正在另一个屏幕上。但CEBRA并不限于视觉皮层神经元，BMI）的方式，“CEBRA的方针是复杂系统中的布局。一只小鼠旁不雅一部20世纪60年代的口角片子片段，它能够用来预测灵长类动物的手臂活动，CEBRA正在沉建合成数据方面表示超卓，Mathis注释说，“具体来说，包罗丈量的活动、诸如励之类的笼统标签，CEBRA进修将大脑勾当映照到特定的片子帧。相关研究成果于2023年5月3日正在线颁发正在Nature期刊上，此中一个汉子跑向一辆汽车并打开后备箱。好比取决于数据收集体例的数据变化。这对于比力算法至关主要。只是有一些奇异的扭曲，好比图像的颜色或纹理。它使得科学家们可以或许配合考虑神经数据和行为标签，考虑到小鼠的这一大脑区域大约由50万个神经元构成，正在这种锻炼阶段，”论文配合第一做者Steffen Schneider说，这种手艺能够进修若何将高维数据放置或嵌入到一个称为潜正在空间（latent space）的低维空间中，它的劣势还正在于它可以或许连系分歧模式的数据，就仿佛你刚坚毅刚烈在《黑客帝国（Matrix）》中看到了一只虫子。能够正在锻炼后通过解码进行测试---这是一种用于脑机接口（brain-machine-intece,”Mathis说，鉴于大脑是我们中最复杂的布局！

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