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因果涌现
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2024年7月14日 (星期日)
→神经信息压缩方法
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[[文件:NIS+.png|居中|600x600像素|替代=NIS模型框架图|NIS+模型框架图|缩略图]]
[[文件:NIS+.png|居中|600x600像素|替代=NIS模型框架图|NIS+模型框架图|缩略图]]
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文章对不同的动力学系统进行了实验,包括SIR动力学、Boids模型、生命游戏以及脑神经系统模型,这里我们选择脑实验进行分析,实验基于FMRI数据,选择人的静息态和看电影视觉任务,由于原始维度比较高,首先通过使用Schaefer atlas方法对原始的14000维数据降维到100个脑区,构建了6个尺度动力学,图a展示了不同尺度下的多步预测误差,图b展示了在静息态和看电影视觉任务中NIS与NIS+方法的对比,在视觉任务数据中发现scale=1时因果涌现最显著,通过归因分析发现视觉区发挥的作用最大(图c),与真实的场景保持一致,图d展示了脑区归因的不同视角图。
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[[文件:脑神经系统中的因果涌现.png|居中|600x600像素|缩略图|脑神经系统中的因果涌现]]
==应用==
==应用==
相信未来
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