Сьогодні
П'ятниця 21 Вересня 2018

В Японии нейросеть научили воссоздавать изображения из мозговой активности человека

В Японии нейросеть научили воссоздавать изображения из мозговой активности человека

, .

Японские исследователи создали нейросеть, которая может реконструировать изображения предметов на основе данных о мозговой активности людей, которые на них смотрят.

Такая нейросеть успешно реконструирует буквы, геометрические фигуры и даже изображения животных и предметов, сообщается в препринте, опубликованном на bioRxiv, передает N+1.

Возможность "чтения" человеческих мыслей привлекает ученых достаточно давно, а единственный реальный способ ее достижения - расшифровка паттернов активности головного мозга. Использование для этой цели данных функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) является наиболее эффективным: такой метод позволяет визуализировать мозговую активность с наибольшим пространственным разрешением, то есть локализовать ее с максимальной точностью.

Все существующие подходы, однако, имеют ряд ограничений: например, реконструирующая нейросеть может быть ограничена обучающей выборкой, то есть воссоздавать только отдельный ряд изображений, об особенностях которых ей известно. Кроме того, полученные изображения очень часто напоминают исходные только отчасти. Разработчики из Киотского университета под руководством Юкиасу Камитани представили новый алгоритм такой реконструкции - нейросеть, работающую благодаря методам глубокого обучения.

Такая нейросеть работает с помощью декодера паттернов изображения в мозговой активности. Она была обучена на парах "изображение-активность", полученных в ходе эксперимента, участников которого просили рассмотреть 1200 изображений (каждое изображение было просмотрено каждым из трех участников по пять раз). Алгоритм реконструкции, таким образом, работает благодаря попиксельному изменению случайного изображения таким образом, чтобы элементы изначального изображения совпадали с его же элементами, извлеченными из мозговой активности. 

Помимо этого, разработчики также ввели в систему дополнительную нейросеть (DGN или deep generative network - глубокая генеративная нейросеть), которая позволяет сделать свойства полученного из мозговой активности изображения максимально похожими на свойства изначального изображения (например, цвет предмета).

Алгоритм работы нейросети / фото Kamitani et al./bioRxiv.orgАлгоритм работы нейросети / фото Kamitani et al./bioRxiv.org

Коментарі

Коментарів немає - Ваш буде першим!

Авторизуйтесь щоб коментувати: Авторизуватись через Twitter Авторизуватись через facebook Авторизуватись через google Авторизуватись через vk Авторизуватись через odnoklassniki Авторизуватись через mailru Авторизуватись через yandex

 

Увійти: Авторизуватись через Twitter Авторизуватись через facebook Авторизуватись через google Авторизуватись через vk Авторизуватись через odnoklassniki Авторизуватись через mailru Авторизуватись через yandex

Новини

Новости партнеров

Твіттер

Ми в соціалках

Патріотам України!
Сайт зроблений таким чином, щоб кожен з Вас, може наповнювати його своїми думками, ідеями, новинами, блогами, аналітикою та іншим. Сайт УКРОП спрямований на акцентування уваги на проблемах розвитку нашої країни і підтримки нашої армії.
Допомогти проекту