DPAD 算法增强脑机接口 有望推动神经技术进步

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在人类大脑复杂的神经网络中，数十亿个神经元不断产生电活动，编码着我们的每一个想法、动作和感觉。这种神经交响乐的复杂性长期以来一直是脑机接口（BCI）研究的一大挑战。 然而，南加州大学(USC)的研究人员最近取得了重大突破，开发出一种名为DPAD(分离优先动态分析)的新型人工智能算法，有望彻底改变我们解读大脑活动的方式。 图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney DPAD算法的核心创新 DPAD算法的核心在于其独特的训练策略。该算法首先识别与特定行为相关的大脑模式，然后在训练深度神经网络时优先学习这些模式。这种方法使DPAD能够有效地从复杂的神经活动组合中分离出行为相关模式，同时考虑其他神经活动，以确保它们不会干扰或掩盖关键信号。 南加州大学电气和计算机工程系的Sawchuk教授、神经技术中心创始主任玛丽 ………………………………