连续输入空间离散化于突触自编码器
人工智能
2024-05-24 v1 机器学习
神经元与认知
摘要
突触回被关联于空间认知和情景记忆形成，但将其功能统一到一个框架中仍具有挑战性。本文演示，通过在稀疏自编码器神经元中形成视觉事件的离散记忆，可产生类似突触 place 细胞的空间调谐。我们进一步表明，所得的极高维编码使神经元能够以最小重叠的方式离散化和铺tile底层图像空间。此外，我们将结果扩展至听觉领域，表明神经元以经验依赖的方式对频率空间进行类似的tiling。最后，我们表明强化学习智能体能够利用这些稀疏、极高维表示，有效完成各种视觉-空间认知任务。
引用
@article{arxiv.2405.14600,
title = {Discretization of continuous input spaces in the hippocampal autoencoder},
author = {Adrian F. Amil and Ismael T. Freire and Paul F. M. J. Verschure},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.14600},
year = {2024}
}