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通过功能磁共振成像(fMRI)进行大脑编码和解码是视觉神经科学的两个重要方面。尽管以前的研究人员在大脑编码和解码模型方面取得了显著进步,但是现有方法仍需要使用先进的机器学习技术进行改进。例如,传统方法通常会分别构建编码和解码模型,并且容易对小型数据集过度拟合。实际上,有效地统一编码和解码过程可以进行更准确的预测。在本文中,我们首先回顾了现有的编码和解码方法,并讨论了"双向"建模策略的潜在优势。接下来,在体系结构和计算规则方面,我们证明了深度神经网络和人类视觉通路之间存在的对应关系。此外,深度生成模型