气味表示的几何框架
摘要：一种使用平滑流形和层茎理论的嗅觉表示、学习和知觉的广义理论框架的提出。该框架能够同时呈现基于采样的物理相似性和学习相关的知觉相似性，包括一般化梯度、分层范畴知觉、构形学习和速度-精度权衡等相关知觉现象。从所有可能的嗅觉系统即时传入信息的空间出发，我们发展了一个动态模型，该模型最终呈现一个知觉空间，其中逐层构建了分类嗅觉表示，展示出统计上适当的相应区域和给定嗅觉可能分配的更广泛和更狭窄身份之间的清晰关系。个体的训练和经验生成了相应更复杂的嗅觉识别能力。关键是，由于这些特殊的层次结构是根据经验构建并依赖于局部塑性机制的，固定曲率的几何结构，无论是欧几里德的、双曲的还是其他类型的都无法描述系统的能力。这种生成性框架还包括解释后球回路中表示漂移和上下文依赖的知觉相似性关系重映射的假设。
作者：Jack A. Cook, Thomas A. Cleland
论文ID：2208.07455
分类：Neurons and Cognition
分类简称：q-bio.NC
提交时间：2022-08-17