La actividad de la corteza visual alimenta a la red neuronal, la cual es entonces entrenada para producir como salida lo que realmente la persona está observando y, aunque no se logra una reproducción exacta de la imagen, si una lo suficientemente cercana para ver la conexión. Lo más importante es que la red trabaja sobre la generación de formas que no fueron parte de un conjunto de imágenes de entrenamiento, por lo cual solo consiste en imágenes naturales.
Esto parece ser un fuerte indicativo que la red neuronal aprendió la estructura de la corteza visual de forma que copia las relaciones entre las señales de entrada y la activación de varias áreas. Añadiendo otra red neuronal para limitar la salida de la primera red, se llega a mejores resultados, los cuales se acercan más a las imágenes originalmente usadas para el entrenamiento.
Los investigadores piensan que este enfoque es novedoso porque permite reconstruir el contenido perceptual y mental de la actividad cerebral humana, combinando las características visuales de las múltiples capas de una red neuronal profunda.
Vía I Programmer