Aleksandr Kovalev

掩码自编码器从无标签数据中学习感知相关的神经表征

研究人员证明了掩码自编码器可以从无标签的神经数据中学习有意义的表征，特别是静息态神经活动。通过在一名盲人参与者大脑V1区域的数小时自发多单元活动上预训练掩码自编码器，该模型成功捕获了与大脑空间组织和感知状态分离相关的可解释结构。这种无监督预训练策略被证明能有效改进神经解码，在使用模型冻结的潜在表征进行线性探测时，在一个通用心理测量任务上达到了84.1%的准确率，在一个更具挑战性的阈值水平任务上达到了64.0%的准确率。