神经科学与心理学2018biorxiv.org
从人类大脑活动中深度重建图像（2017）
Deep image reconstruction from human brain activity (2017)
进阶 · 约 60 分钟读完前置知识：fMRI 基础、深度神经网络、图像生成/优化基础
导读
这篇论文（神谷之康实验室）研究如何从人类大脑活动（fMRI 信号）重建出可识别的图像。核心做法是用深度神经网络解码大脑活动特征，并通过深度图像重建算法优化生成与被试所见图像匹配的图片，重建结果在视觉上与原始刺激相当接近。
HN 关注点：'读心'式脑活动解码的技术进展，讨论焦点包括想象图像为何难以重建、以及代码数据开源等。
HN 评论精选
这几条评论里：补充 4
补充猜测想象重建效果差是因为人们普遍'能认不能画'，建议用视觉专家重复实验
（作者自认不懂心理学或神经科学）有趣的是，当只让被试想象图片时，他们无法提取出好的图像。我猜测是因为绝大多数人能识别图像，却不能生成图像。举个例子：试着画一辆自行车——车轮、车架、踏板、车把等，你会发现非常困难。我很想看到他们在专攻写实主义的画家等专家身上重复实验，或让某领域的专家想象该领域的事物（比如让小提琴手想象小提琴），看结果是否比让普通研究生想象狮子的脸更可辨认。
gamegoblin查看英文原文
Acknowledging that I know nothing about psychology or neuroscience... It's interesting that they were not able to extract good images from the test when they just asked the subjects to imagine the pictures. I speculate that is because the vast majority of people are able to recognize images of things, but not produce those images. For a simple example, see this article about people trying to draw a bicycle. Before clicking, try to draw a 2D representation of a bicycle -- the wheels, the frame, pedals, handlebars, etc. You'd be surprised how difficult it is. https://road.cc/content/blog/90885-science-cycology-can-you-draw-bicycle I would be very interested to see them repeat the experiment on e.g. artists who specialize in photorealism, or asking an expert on a very particular thing to imagine that particular thing (e.g. ask a violinist to imagine a violin). I wonder if that would yield more recognizable results than asking a random grad student to visualize a lion's face.
补充补充：代码和数据已开源，代码质量高
这些惊人结果的代码和数据已慷慨地开源在此：https://github.com/KamitaniLab/DeepImageReconstruction。代码是注释详尽的 Python，读起来很愉快。
randomdrake查看英文原文
The code and data for these amazing results have been generously made available here: https://github.com/KamitaniLab/DeepImageReconstruction The code is well-commented Python and a pleasure to read.
补充补充：论文 PDF 直链
给没看到的人：完整论文 PDF 在页面右侧有链接：https://www.biorxiv.org/content/biorxiv/early/2017/12/28/240317.full.pdf
sdinsn查看英文原文
For those who don't see it, the full paper is linked on the right side (PDF): https://www.biorxiv.org/content/biorxiv/early/2017/12/28/240317.full.pdf
补充补充：作者推文串链接
关于这项工作的更多信息见此推文串：https://twitter.com/ykamit/status/1039672289413844993
hardmaru查看英文原文
More information on this thread: https://twitter.com/ykamit/status/1039672289413844993
相关资源
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历次讨论
- 2018Hacker News 讨论帖288 分 · 85 评
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