BEEMO解耦行为预训练提升神经解码

Divyansha Lachi提出并发布BEEMO框架，用于神经运动解码的多会话训练：它允许任意混合配对神经-行为记录与无配对行为数据，行为解码器直接从行为轨迹学习运动动态，神经活动仅在可用时通过cross-attention层接入。 在非人灵长类的多个皮层内运动数据集和任务上，加入无配对行为数据提升了解码性能，尤其在迁移到新任务时；仅用行为预训练（不含神经预训练）即可达到与在更大神经数据集上预训练相当的性能。代码已公开。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。