空间是潜在的序列：结构化序列学习作为海马体中表示的统一理论
摘要：空间的方式去mapping成二维向量记录在海马体中，这个源自于感知信息的地图在海马体中的表达，实质上是海马体通过维序列编码进行序列模式识别所得到的一种表象。通过模型的构建和实验证明，这种表象并不基于特殊的编码机制，而是由海马体所具有的高阶序列学习能力所决定的一种自发出现的性质。同时，我们的模型通过建立克隆结构因果图解释了海马体中的多种现象，并且对经典实验和最新研究的结果都进行了机制上的解释。
作者：Rajkumar Vasudeva Raju, J. Swaroop Guntupalli, Guangyao Zhou, Miguel L''azaro-Gredilla and Dileep George
论文ID：2212.01508
分类：Neurons and Cognition
分类简称：q-bio.NC
提交时间：2022-12-06