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Deep Representation Learning
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Beta-TCVAE 模型适用于非线性 fMRI 数据分析
研究人员已将 $\beta$-TCVAE 模型应用于分析非线性 fMRI 数据，旨在分离复杂的脑信号。该方法通过直接从神经影像数据中学习有意义的潜在表示，超越了传统的线性方法。研究表明，改进后的 $\beta$-TCVAE 可以识别生物学相关成分，如默认模式网络，并揭示连贯的大脑组织模式。
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Paper formalizes why AI and humans reach different conclusions from same data
This paper introduces a formal framework to explain why individuals or AI systems can reach different conclusions from the same set of observations. It proposes two levels of non-identifiability: divergence in conclusio…