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EEG参考电极方法对ERP成分的影响

face和scrambled face刺激两种条件下的N170进行了详细研究。...主要结果 对于N170的幅值,方差分析表明参考电极方案(3个水平:AR、MM、REST)和刺激条件(2个水平:unfamiliar face 和 scrambled face)都分别表现出显著的主效应,...图2C表示unfamiliar face和scrambled face两种刺激下,对应的每个电极的N170幅值进行配对t检验(经过多重比较校正)得到的t值头皮拓扑分布图。...图3A、B分别表示unfamiliar face 和scrambled face刺激条件下N170的溯源分析结果,可以看出,两种条件下皮层激活脑区非常相似,都主要位于temporo-occipital皮层...图3C表示unfamiliar face 和scrambled face两种刺激下皮层激活强度之差,可以看出,unfamiliar face 刺激主要在temporo-occipital 皮层表现出比scrambled

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NLP能否像人脑一样工作?CMU、MIT三篇论文详解机器和大脑范畴下NLP的关系

第一个任务 LM-scrambled,在句子中打乱单词;第二个任务,LM-scrambled-para,在段落中打乱单词。...相对于 BERT 基线,在两种评价指标下,微调模型完成脑部解码任务的错误都会增多,以及,对 LM-scrambled-para 自定义任务的微调减少了大脑解码的错误。...结果表明,针对 LM-scrambled 和 LM-scrambled-para 进行优化的模型(可以提高大脑解码性能的模型)在微调过程中效果逐渐变差。当然,其性能仍远高于 GloVe 基线的性能。...图 16 给出一个具有代表性的示例语句,其中包含从 LM-scrambled(经过 250 个微调步骤)和 GloVe 基线所得到的具有语法分析的代表性例句。...在对置乱(scrambled)语言建模任务进行训练时,会舍弃基线 BERT 模型所得到的表示中的很多(但不是全部)语法信息。

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