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Byung Hoon Kim

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TOOL · CL_275564 · Oct 2 · 04:00

新的SOC框架增强fMRI表征学习

研究人员开发了一个新的框架，通过将自监督学习构建为随机最优控制（SOC）问题来学习功能性磁共振成像（fMRI）数据的表征。该方法将大脑活动建模为连续时间潜在动力学，并优化控制策略以处理fMRI信号固有的时间不规则性和噪声。该方法统一了掩码自编码和联合嵌入预测技术，在下游应用中展示了最先进的性能，且无需模拟。