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J-GLOBAL ID：202202271434758570   整理番号：22A0696756

深層ニューラルネットワーク表現のマルチタスク転送学習による構造化ニューラル復号化【JST・京大機械翻訳】

Structured Neural Decoding With Multitask Transfer Learning of Deep Neural Network Representations

著者 (5件)： Du Changde (Research Center for Brain-Inspired Intelligence, National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Du Changying (Huawei Noah’s Ark Laboratory, Beijing, China) ,  Huang Lijie (Research Center for Brain-Inspired Intelligence, National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Wang Haibao (Research Center for Brain-Inspired Intelligence, National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  He Huiguang (Research Center for Brain-Inspired Intelligence, National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems  (IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems)
巻： 33  号： 2  ページ： 600-614  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0881A  ISSN： 2162-237X  CODEN： ITNNEP  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ヒト脳活動からの視覚情報の再構成は,脳復号化における非常に重要な研究課題である。既存の方法は,脳活動と視覚特徴の根底にある構造情報を無視し,その性能と解釈性を厳しく制限する。ここでは,深層ニューラルネットワーク(DNN)表現と行列変量Gauss事前のマルチタスク転送学習を用いた階層的構造化ニューラル復号化フレームワークを提案した。このフレームワークは,Voxel2Unitとユニット2Pixelの2段階から成る。Voxel2Unitでは,事前訓練畳込みニューラルネットワーク(CNN)の中間特徴に機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)データを解読する。ユニット2Pixelでは,予測CNN特徴を視覚画像に逆変換する。行列変量Gauss事前は,特徴次元と回帰タスクの間の構造を考慮することを可能にし,それは復号化有効性と解釈可能性を改善するために有用である。これは,通常これらの構造を無視する既存の単一出力回帰モデルと対照的である。2つの実世界fMRIデータセットに関する広範囲な実験を行い,その結果は,この方法がCNN特徴をより正確に予測でき,知覚された自然画像と顔を高品質で再構成できることを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  *表現 ,  *学習 ,  ニューラルネットワーク ,  ヒト ,  画像 ,  *復号化 ,  回帰モデル ,  逆変換
準シソーラス用語： 自然画像 ,  視覚情報 ,  脳活動 ,  *マルチタスク ,  視覚顕著 ,  *ディープニューラルネットワーク ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 深層ニューラルネットワーク ,  表現 ,  マルチタスク ,  転送 ,  学習 ,  構造化 ,  復号化