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基于视觉特征的大脑解码产生的权重图比分类更符合场景理解
我们介绍了一种大脑解码方法，用于使用自然场景数据集 (NSD) 分析对视觉感知的功能性反应，其中我们使用来自深度神经网络的图像的视觉特征作为解码目标。我们的方法在各种特征提取方法和受试者中都给出了一致的结果。在后续分类任务中使用生成的权重图，我们的方法实现了与直接训练的分类器类似的分类准确率，但由于不需要分类标签，因此适用性更广。我们表明，与基于分类的解码得出的权重图相比，我们生成的权重图与人类受试者的底层任务更加一致。这种灵活性使我们的方法适用于具有复杂刺激的多种解码风格分析，而手动标记可能会使结果产生偏差。
重新排序量子计算的决策图比您想象的要难得难。
摘要。决策图已被证明是常规计算和量子计算中的有用数据结构，在许多情况下，可以按成倍的大数据呈指数级的数据结构。存在几种方法，以进一步减少决策图的大小，即它们的节点数量。重新排序是一种通过更改表示形式中变量顺序缩小决策图的方法。在传统世界中，这种方法是确定的，并将其可用性视为理所当然。对于量子计算，存在第一种方法，但无法完全利用类似的潜力。在本文中，我们研究了在常规世界和量子世界中重新排序决策图之间的差异，之后揭示了挑战，这些挑战解释了为什么在后者中重新排序更加困难。案例研究表明，对于量子计算，重新排序可能会导致在决策图的大小上的几个数量级改善，但也需要更多的运行时。