对“无刺激呈现下由解码fMRI神经反馈起始的感知学习”评论的回应；解码神经反馈方法（DecNef）如何能导致成功的强化和视觉感知学习？
神经元与认知
2016-12-14 v1
摘要
Huang (arXiv:1612.03270) 认为，由我们的解码神经反馈方法（DecNef）诱导的感知学习可以用V1/V2与V3/V4之间连接的赫布突触可塑性来解释，而不是V1/V2内部的突触可塑性，并且细胞层面的强化学习应该是不可能的，从而挑战了我们的结论。在此回复中，首先，我们证明Huang的模型与我们的数据不兼容，我们的数据强烈表明可塑性发生在V1/V2内部。其次，我们新分析的结果表明，自发活动并非随机的，而很大程度上可由低维成分解释。这些结果和其他结果表明，在少至100次试验内学会在V1/V2中诱导出与刺激相关的模板体素模式，很可能通过DecNef的超分辨率和亚体素级别控制来实现。
引用
@article{arxiv.1612.04234,
title = {Response to Comment on 'Perceptual Learning Incepted by Decoded fMRI Neurofeedback Without Stimulus Presentation'; How can a decoded neurofeedback method (DecNef) lead to successful reinforcement and visual perceptual learning?},
author = {Kazuhisa Shibata and Yuka Sasaki and Takeo Watanabe and Mitsuo Kawato},
journal= {arXiv preprint arXiv:1612.04234},
year = {2016}
}
备注
13 pages, 1 figure