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这项研究探讨了通过功能磁共振成像（fMRI）应用的扩散模型和增强学习对解码神经反性（DECNEF）建模的应用。我们的方法论，降级差异策略优化（DDPO），整合了通过增强学习训练的扩散模型，以导航大脑活动变化的复杂动态。使用预先现有的Decnef数据集，我们实施了策略梯度方法，以迭代地完善扩散模型，旨在产生神经（voxel）活动的目标模式。我们的结果证明了这种方法对实现目标脑状态的策略进行建模的潜力，为研究神经反馈的机制及其对基础科学研究的意义及其对基础科学研究的影响和进行更有效的神经反馈实验提供了基础。
建模解码的fMRI神经反馈
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