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神经信息流 (NIF) 为神经科学中的系统识别提供了一种新方法。它模拟多个大脑区域中的神经计算，并且可以通过非侵入性数据的随机梯度下降进行端到端训练。NIF 模型通过耦合张量网络表示神经信息处理，每个张量都编码大脑区域中包含的感官输入的表示。这些张量的元素可以解释为皮质柱，其活动编码了时空位置中特定特征的存在。每个张量都通过低秩观察模型与特定于大脑区域的测量数据耦合，这些低秩观察模型可以分解为局部神经元群的空间、时间和特征感受野。这些观察模型和定义区域内信息处理的卷积权重都是通过预测感官刺激期间的神经信号端到端学习的。我们使用单个参与者记录的大规模 fMRI 数据集对早期视觉区域活动训练了一个 NIF 模型。我们表明，我们可以恢复与实证结果一致的合理的视觉表征和群体感受野。
使用神经信息流进行端到端神经系统识别 Seeliger, K.；安布罗吉奥尼，L.； Güçlütürk，Y.；古克吕，美国；格文，MAJ van 2021，
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