Lite-Mind ist ein leichtgewichtiges, effizientes und robustes Paradigma zum Lernen von Gehirnrepräsentationen, das auf der Diskreten Fourier-Transformation basiert und fMRT-Voxel effizient an die feingranularen Informationen von CLIP ausrichtet.
