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Brain Foundation Models: A Survey on Advancements in Neural Signal Processing and Brain Discovery

Created by
  • Haebom

作者

Xinliang Zhou, Chenyu Liu, Zhisheng Chen, Kun Wang, Yi Ding, Ziyu Jia, Qingsong Wen

概要

本論文は、脳ベースのモデル（BFM：Brain Foundation Models）を初めて定義し、さまざまな神経信号処理のための革新的なフレームワークとして紹介します。大規模な事前学習技術を活用して、さまざまなシナリオ、作業、モダリティで効果的に一般化できるようにし、既存のAI方式の限界を克服する。この論文は、BFMの構築と活用のための明確なフレームワークを提供し、最新の方法論的革新、アプリケーションの新しい視点、および分野の課題を包括的に検討します。また、BFMの可能性を完全に実現するために解決しなければならない将来の方向性と主な課題（脳データ品質の向上、一般化のためのモデルアーキテクチャの最適化、学習効率の向上、実際の応用における解釈力、堅牢性の向上など）を強調する。

Takeaways、Limitations

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Takeaways:
◦
脳データ処理のための新しいパラダイムである脳ベースモデル（BFM）を提示します。
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既存のAI方式の限界を克服し、さまざまな神経信号処理のための統合されたアプローチを提供します。
◦
BFMの構築と活用のための明確なフレームワークを提供します。
◦
BFMs分野の最新の発展と将来の方向性を提示します。
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Limitations:
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高品質の脳データの欠如。
◦
モデルアーキテクチャの一般化性能改善の必要性
◦
学習効率の向上の必要性
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実際の応用における解釈力と堅牢性の向上の必要性
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