认知地图的规范计算模型实现

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Binding in hippocampal-entorhinal circuits  enables compositionality in  cognitive maps 摘要 我们提出了一个海马形成的空间表征的 规范模型，该模型结合了最优性原则，例如最大化编码范围和每个神经元的空间信息，以及分布式表示中计算的代数框架 。空间位置是在 剩余数系统中编码 的，个别 残差由高维复数值向量表示 。这些向量通过一种相似性保持的、联合的向量 绑定操作组合成一个表示位置的单一向 量。整体位置的表示和个别残差的 表示之间的自洽性是通过一个模块吸引子网络来强制执行 的，该网络的模块 对应于外嗅皮层的网格细胞模块 。向量绑定操作还可以将不同的 上下文与空间表示关联起来，从而产生一个对外嗅皮层和海马的模型。 我们展示了该 模型实现了包括 模式与维度的超线性扩展、鲁棒错误校正以及空间位置的六角形、无进位编码在内 ………………………………