脑机接口 / BCI

Machine Learning Methods for Studying Latent Neural Activity Dynamics

研究潜在神经活动动力学的机器学习方法

Shufeng Kong, Fumei Deng, Xinyi Dong, Caihua Liu, Weiwei Chen, Yingheng Wang, Daniel Cao, Azahara Oliva, Antonio Fernandez-Ruiz, Carla Gomes

机构 * School of Software Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学软件工程学院） ； Department of Computer Science, Cornell University（康奈尔大学计算机科学系） ； Department of Neurobiology and Behavior, Cornell University（康奈尔大学神经生物学与行为学系） ； Department of Ecology and Evolutionary Biology, Cornell University（康奈尔大学生态学与进化生物学系） ； School of Computer Science and Artificial Intelligence, Foshan University（佛山大学计算机科学与人工智能学院） 纠错

专题命中 语音与意图解码 ：neural decoding(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 综述从状态空间模型到深度生成模型的潜在变量模型，涵盖单区域动力学、多区域通信和行为对齐建模，并讨论大规模神经基础模型及未来挑战。

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