神经电路中的压缩支持行为的低维表示
摘要：大脑中神经回路之间的活动流动可能具有不同的压缩水平和表征能力。在这项研究中，我们使用网络上的随机行走来建模活动流动，并制定了失真率函数，从而对区域回路之间的不同压缩水平进行预测。通过对1040名青少年的大样本进行测试，我们发现模型能够预测活动的维度和生物和人工网络的表征能力。模型还揭示了一种基本的压缩形式是分布式回路之间活动流动的一种 emergent property。
作者：Dale Zhou, Jason Z. Kim, Adam R. Pines, Valerie J. Sydnor, David R. Roalf, John A. Detre, Ruben C. Gur, Raquel E. Gur, Theodore D. Satterthwaite, Dani S. Bassett
论文ID：2211.16599
分类：Neurons and Cognition
分类简称：q-bio.NC
提交时间：2022-12-01