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本研究では、TE野内に複数の電極アレイを埋め込み、犬と猫の画像を分類するタスクを課している時のニューロン活動を記録し、線形デコーダーによりカテゴリーの正答率を計算した。その結果、実験日が進むにつれて、正答率が向上した。また、AlexNetの各層と顔画像を呈示した時に記録したTE野のニューロン活動を比較した。その結果、AlexNetの全結合層がTE野のニューロン活動の情報表現に似ていることが分かった。さらに、深層ネットと連想記憶モデルを組み合わせたモデルを構築し、複数のカテゴリー情報を異なった時間に出力することが可能となった。
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