Скачать или смотреть Brain-to-Text '25: How NOT to Use GPT-2 for Neural Decoding | Team 66 NKUST

Brain-to-Text '25: How NOT to Use GPT-2 for Neural Decoding | Team 66 NKUST

Скачать Brain-to-Text '25: How NOT to Use GPT-2 for Neural Decoding | Team 66 NKUST бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Brain-to-Text '25: How NOT to Use GPT-2 for Neural Decoding | Team 66 NKUST или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Cкачать музыку Brain-to-Text '25: How NOT to Use GPT-2 for Neural Decoding | Team 66 NKUST бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Brain-to-Text '25: How NOT to Use GPT-2 for Neural Decoding | Team 66 NKUST

Can GPT-2 rerank brain signals? We tried—and failed.
In this 4-min video, Team 66 (NKUST) shares our negative-result experiment at Kaggle Brain-to-Text ’25: why large-language-model reranking hallucinates “I am a bird of prey” and how a simple Transformer + CTC finally cut WER to 0.47.
📊 Dataset: 45 sessions, 10k+ sentences, 30× rare-phoneme imbalance.
🔧 Pipeline: 1–70 Hz band-pass → z-score → Transformer encoder → greedy/beam CTC.
⚠️ Lesson: preprocessing beats model hype—at least for neural decoding.
Paper draft & code: link in the first comment.
#BrainToText #BCI #NeuralDecoding #Kaggle #NegativeResults #NKUST

Комментарии

Информация по комментариям в разработке