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【24h】

Semantic representation in the cerebral cortex with sparse coding

机译:稀疏编码的大脑皮层中的语义表示

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摘要

In this study, we investigate whether sparse coding helps explain the semantic representation in human cerebral cortex. We show this by using sparse coding to model semantic representation in the cerebral cortex. We propose three methods for estimating semantic representation from brain activity data. For estimating a new semantic representation, in the first method, we use only a semantic representation dictionary obtained via sparse coding. The semantic representation estimated using this method is more similar to the actual semantic representation of the cerebral cortex than that estimated without sparse coding. In the second method, we use only a brain activity dictionary obtained via sparse coding. The semantic representation estimated using this method is also better than that estimated without sparse coding. In addition, in the third method, we estimate semantic representation by applying sparse coding to both semantic representation and brain activity data. The semantic representation estimated by using this third method is better than that estimated by the first or second methods. Through the above three experiments, we have confirmed that sparse coding helps explain the semantic representation in human cerebral cortex.
机译:在这项研究中,我们调查稀疏编码是否有助于解释人脑皮质中的语义表示。我们通过使用稀疏编码来建模大脑皮层中的语义表示来显示这一点。我们提出了三种从大脑活动数据估计语义表示的方法。为了估计新的语义表示,在第一种方法中,我们仅使用通过稀疏编码获得的语义表示字典。使用这种方法估计的语义表示比不使用稀疏编码估计的语义表示更类似于大脑皮层的实际语义表示。在第二种方法中,我们仅使用通过稀疏编码获得的大脑活动字典。使用这种方法估计的语义表示也比没有稀疏编码的估计的语义表示要好。另外,在第三种方法中,我们通过对语义表示和大脑活动数据应用稀疏编码来估计语义表示。通过使用第三种方法估计的语义表示比通过第一种方法或第二种方法估计的语义表示更好。通过以上三个实验,我们证实了稀疏编码有助于解释人脑皮质中的语义表示。

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