Компьютерная наука > Машинное обучение [представлено 16 мая 2026 (v1), последний пересмотренный 7 сентября 2026 года (эта версия v3)] Название: Emomind: Decoding Affective Captions from Human Brain fMRI View PDF HTML (экспериментальное) резюме: Улучшилось в значительной степени кодирование визуального опыта работы мозга, однако нынешние системы семантического взаимодействия во многом восстанавливают семантическое содержание при одновременном удалении воздействия. Кроме того, языковые модели могут генерировать эмоциональный текст при наличии категорических ярлыков, но такие этикетки рушатся из-за большой межобъектной вариации в крупномерные дискретные корзины. Мы представляем Emomind, первый в конце трубопровод для декодирования субфлективных субстанций непосредственно с сигналов FMRI. EmoMind сначала получает семантически нейтральное описание сцены из закодированных визуальных особенностей мозга, а затем перезаписывает его с помощью непрерывного 34-мерного эмоционального вектора дешифрованного от той же записи FMRI. Чтобы контролировать баланс между сохранением содержания и эффективным выражением, мы обучаем репикера без классификации наставлениям против непривязывающей ветки личности, что позволяет плавно интерполяцию между семантической верностью и аффиктивной экспрессивностью. Мы оцениваем аффиктивную постановку субтитров с трехосной системой проверки, охватывающей специфичность объекта, структурную геометрию и причинно-следственный контроль. Мы дополнительно укрепляем…
Emomind: Декодирование чужих мозговых способностей
arXiv:2605.16739v3 Annuales Type: заменить кросс-бюллетени. Кроме того, языковые модели могут генерировать эмоциональный текст при наличии категорических ярлыков, но такие этикетки рушатся из-за большой межобъектной вариации в крупномерные дискретные корзины. Мы представляем Emomind, первый в конце трубопровод для декодирования субфлективных субстанций непосредственно с сигналов FMRI. EmoMind сначала получает семантически нейтральное описание сцены из закодированных визуальных особенностей мозга, а затем перезаписывает его с помощью непрерывного 34-мерного эмоционального вектора дешифрованного от той же записи FMRI. Чтобы контролировать баланс между сохранением содержания и эффективным выражением, мы обучаем репикера без классификации наставлениям против непривязывающей ветки личности, что позволяет плавно интерполяцию между семантической верностью и аффиктивной экспрессивностью. Мы оцениваем