RESEARCHarXiv CS.CL·vor 20T
Fine-tuning language encoding models on slow fMRI improves prediction for fast ECoG
Neurowissenschaftler schlagen vor, nicht-invasive fMRI-Daten zur Verbesserung von ECoG-Kodierungsmodellen zu verwenden, um Datenbeschränkungen zu überwinden. Auf fMRI abgestimmte Sprachrepräsentationen verbesserten die ECoG-Vorhersage, selbst bei der geringeren zeitlichen Auflösung von fMRI.
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