可以从不同的刺激方式中访问我们大脑中存储的语义知识。例如，猫的图片和“猫”一词都具有相似的概念表示。现有研究发现了与模态无关表示的证据，但其内容仍然未知。独立于模式的表示可能是语义，或者它们也可能包含感知特征。我们开发了一种新颖的方法，该方法将单词/图片跨条件解码与神经网络分类器结合在一起，该方法从MEG数据（25名人类参与者，15名女性，10名男性）中学到了潜在的独立表示的表示。然后，我们将这些表示形式与代表语义，感觉和拼字法特征的模型进行了比较。结果表明，与模式无关的表示与语义和视觉表示相关。没有证据表明这些结果是由于图片特征的视觉特征或拼字特征自动激活了实验中提出的刺激。这些发现支持了与模态无关的概念包含感知和语义表示的观念。