כתבה
arXiv cs.LG ·
REALM: תיאום קודם להקלה של קודם למודלי LFP
REALM: Retrospective Encoder Alignment for LFP Modeling
REALM הוא תיאום קודם להקלה של קודם למודלי LFP, שמטרתו לשפר את דיוק המודלים הקצאליים. המאמר מציג פרקטיקה חדשה להקלה של קודם למודלי LFP, שמשתמשת בתיאום קודם להקלה של קודם. המודל הקצאלי של REALM מציג דיוק גבוה יותר מאשר המודלים הקצאליים הקיימים, ומשמש כפלטפורמה למודלים קצאליים חדשים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2605.14867v2 Announce Type: replace Abstract: Spike activity has been the dominant neural signal for behavior decoding because its high spatiotemporal resolution supports accurate decoding. However, as intracortical brain-computer interfaces (iBCIs) move toward higher channel counts and wireless operation, the high sampling rates required to record spikes create substantial power and bandwidth demands. Local field potentials (LFPs) offer complementary advantages, including greater long-term stability, lower energy consumption, and lower bandwidth requirements. However, LFP-based decoders often achieve lower accuracy and rely on non-causal architectures that cannot be used directly for real-time deployment. We propose REALM, a retrospective knowledge distillation (RKD) framework for c
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית