How Much is Brain Data Worth for Machine Learning?
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Lewis, Lane, Wang, Zhixin, Schwab, David, Pitkow, Xaq |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Principles of frugal inference and control
di: Olivos-Castillo, Itzel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Olivos-Castillo, Itzel, et al.
Pubblicazione: (2024)
Attention when you need
di: Boominathan, Lokesh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Boominathan, Lokesh, et al.
Pubblicazione: (2025)
Intrinsic Goals for Autonomous Agents: Model-Based Exploration in Virtual Zebrafish Predicts Ethological Behavior and Whole-Brain Dynamics
di: Keller, Reece, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Keller, Reece, et al.
Pubblicazione: (2025)
Cognitive Models and AI Algorithms Provide Templates for Designing Language Agents
di: Liu, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2026)
How Much Data is Enough? The Zeta Law of Discoverability in Biomedical Data, featuring the enigmatic Riemann zeta function
di: Thompson, Paul M.
Pubblicazione: (2026)
di: Thompson, Paul M.
Pubblicazione: (2026)
Noumenal Labs White Paper: How To Build A Brain
di: Ramstead, Maxwell J. D., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ramstead, Maxwell J. D., et al.
Pubblicazione: (2025)
How does the brain compute with probabilities?
di: Haefner, Ralf M., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Haefner, Ralf M., et al.
Pubblicazione: (2024)
A Novel Approach to Image EEG Sleep Data for Improving Quality of Life in Patients Suffering From Brain Injuries Using DreamDiffusion
di: Fahim, David, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fahim, David, et al.
Pubblicazione: (2024)
Brain-inspired and Self-based Artificial Intelligence
di: Zeng, Yi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zeng, Yi, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Spiking Neural Network based on Neural Manifold for Augmenting Intracortical Brain-Computer Interface Data
di: Zheng, Shengjie, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Zheng, Shengjie, et al.
Pubblicazione: (2022)
BrainVista: Modeling Naturalistic Brain Dynamics as Multimodal Next-Token Prediction
di: Yin, Xuanhua, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yin, Xuanhua, et al.
Pubblicazione: (2026)
BrainCSD: A Hierarchical Consistency-Driven MoE Foundation Model for Unified Connectome Synthesis and Multitask Brain Trait Prediction
di: Shen, Xiongri, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shen, Xiongri, et al.
Pubblicazione: (2025)
Shifting Attention to You: Personalized Brain-Inspired AI Models
di: Zhao, Stephen Chong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhao, Stephen Chong, et al.
Pubblicazione: (2025)
NeuroGraph: Benchmarks for Graph Machine Learning in Brain Connectomics
di: Said, Anwar, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Said, Anwar, et al.
Pubblicazione: (2023)
The ISLab Solution to the Algonauts Challenge 2025: A Multimodal Deep Learning Approach to Brain Response Prediction
di: Corsico, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Corsico, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Unified Neural Decoding with Brain Functional Network Modeling
di: Wu, Di, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Di, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fusion Learning from Dynamic Functional Connectivity: Combining the Amplitude and Phase of fMRI Signals to Identify Brain Disorders
di: Hu, Jinlong, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hu, Jinlong, et al.
Pubblicazione: (2026)
Reason to Play: Behavioral and Brain Alignment Between Frontier LRMs and Human Game Learners
di: Csaba, Botos, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Csaba, Botos, et al.
Pubblicazione: (2026)
From Chaos to Coherence: Effects of High-Order Synaptic Correlations on Neural Dynamics
di: Sherf, Nimrod, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sherf, Nimrod, et al.
Pubblicazione: (2025)
From Electrode to Global Brain: Integrating Multi- and Cross-Scale Brain Connections and Interactions Under Cross-Subject and Within-Subject Scenarios
di: Zhige, Chen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhige, Chen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Spatiotemporal Learning of Brain Dynamics from fMRI Using Frequency-Specific Multi-Band Attention for Cognitive and Psychiatric Applications
di: Bae, Sangyoon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bae, Sangyoon, et al.
Pubblicazione: (2025)
Misalignment Between Backpropagation and the Hierarchy of Brain Responses to Images
di: Raugel, Joséphine, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Raugel, Joséphine, et al.
Pubblicazione: (2026)
Identifying Influential nodes in Brain Networks via Self-Supervised Graph-Transformer
di: Kang, Yanqing, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kang, Yanqing, et al.
Pubblicazione: (2024)
Scale-Invariance Drives Convergence in AI and Brain Representations
di: Yu, Junjie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yu, Junjie, et al.
Pubblicazione: (2025)
The Subject of Emergent Misalignment in Superintelligence: An Anthropological, Cognitive Neuropsychological, Machine-Learning, and Ontological Perspective
di: Imran, Muhammad Osama, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Imran, Muhammad Osama, et al.
Pubblicazione: (2025)
Do Language Models Align with Brains? Prediction Scores Are Not Enough
di: Jia, Xiao
Pubblicazione: (2026)
di: Jia, Xiao
Pubblicazione: (2026)
The Thousand Brains Project: A New Paradigm for Sensorimotor Intelligence
di: Clay, Viviane, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Clay, Viviane, et al.
Pubblicazione: (2024)
Disentangling the Factors of Convergence between Brains and Computer Vision Models
di: Raugel, Joséphine, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Raugel, Joséphine, et al.
Pubblicazione: (2025)
Brain-like Functional Organization within Large Language Models
di: Sun, Haiyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Haiyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
D-CoRP: Differentiable Connectivity Refinement for Functional Brain Networks
di: Hu, Haoyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Haoyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
MindSimulator: Exploring Brain Concept Localization via Synthetic FMRI
di: Bao, Guangyin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bao, Guangyin, et al.
Pubblicazione: (2025)
From Prediction to Understanding: Will AI Foundation Models Transform Brain Science?
di: Serre, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Serre, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2025)
Brain-aligning of semantic vectors improves neural decoding of visual stimuli
di: Vafaei, Shirin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Vafaei, Shirin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Hierarchy or Heterarchy? A Theory of Long-Range Connections for the Sensorimotor Brain
di: Hawkins, Jeff, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hawkins, Jeff, et al.
Pubblicazione: (2025)
Complexity and dynamics of partially symmetric random neural networks
di: Sherf, Nimrod, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sherf, Nimrod, et al.
Pubblicazione: (2025)
Revealing Neurocognitive and Behavioral Patterns by Unsupervised Manifold Learning from Dynamic Brain Data
di: Zhou, Zixia, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Zixia, et al.
Pubblicazione: (2025)
Probing for Consciousness in Machines
di: Immertreu, Mathis, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Immertreu, Mathis, et al.
Pubblicazione: (2024)
Bridging Critical Gaps in Convergent Learning: How Representational Alignment Evolves Across Layers, Training, and Distribution Shifts
di: Kapoor, Chaitanya, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kapoor, Chaitanya, et al.
Pubblicazione: (2025)
Deep Jansen-Rit Parameter Inference for Model-Driven Analysis of Brain Activity
di: Tilwani, Deepa, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tilwani, Deepa, et al.
Pubblicazione: (2024)
Metalearning-Informed Competence in Children: Implications for Responsible Brain-Inspired Artificial Intelligence
di: Singh, Chaitanya
Pubblicazione: (2023)
di: Singh, Chaitanya
Pubblicazione: (2023)
Documenti analoghi
-
Principles of frugal inference and control
di: Olivos-Castillo, Itzel, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Attention when you need
di: Boominathan, Lokesh, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Intrinsic Goals for Autonomous Agents: Model-Based Exploration in Virtual Zebrafish Predicts Ethological Behavior and Whole-Brain Dynamics
di: Keller, Reece, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Cognitive Models and AI Algorithms Provide Templates for Designing Language Agents
di: Liu, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2026) -
How Much Data is Enough? The Zeta Law of Discoverability in Biomedical Data, featuring the enigmatic Riemann zeta function
di: Thompson, Paul M.
Pubblicazione: (2026)