English(EN) Scaling Neural Motor Decoding via Decoupled Behavioral Pretraining

新框架BEEMO通过不成对的行为数据扩展神经解码

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-06 05:00

研究人员开发了BEEMO，一个用于神经解码的新颖框架，它将神经和行为表征的学习分离开来。这种方法允许结合丰富的、易于收集的行为数据以及稀缺的、侵入性更强的成对神经行为记录。通过在轨迹上训练行为解码器，并在有神经活动可用时使用交叉注意力，BEEMO能够独立扩展这两种数据类型。在非人类灵长类动物运动数据集上的实验表明，使用不成对的行为数据可以提高解码性能，尤其是在任务迁移方面，并且仅行为的预训练可以与在更大神经数据集上训练的模型相媲美。 AI

影响这种方法可以显著降低开发神经解码模型的成本和复杂性，从而可能加速脑机接口的进步。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Divyansha Lachi, Vinam Arora, Shivashriganesh P. Mahato, Alexandre Andre, Eva L. Dyer · 2026-11-06 05:00

通过解耦行为预训练实现神经运动解码的扩展

arXiv:2611.08263v1 Announce Type: cross Abstract: Recent neural decoding approaches achieve strong performance by training on large collections of paired neural-behavioral recordings, but such datasets are expensive, invasive, and difficult to scale. In contrast, behavioral data …

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