位置细胞会梦到条件概率吗？学习神经 Nyström 表示
机器学习
2019-06-07 v2 神经与进化计算
机器学习
摘要
我们提出，海马位置细胞在智能体探索给定（物理或概念）空间时所观测到的转移分布下，编码关于未来位置的信息。通常认为与位置细胞相关的关于当前位置的编码，由此作为实现这一更广泛目标的必要步骤而浮现。我们从 Nyström 核近似形式化推导出一个受生物学启发的神经网络，并通过实验证明该网络能成功近似转移分布。所提出的网络产生的表示，正如位置细胞一样，以高度稀疏且局部化的感受野对输入空间进行软平铺。此外，我们表明所提出的计算基元可扩展以处理监督问题，在展现低样本复杂度的同时创建类别特定的位置细胞。
引用
@article{arxiv.1906.01102,
title = {Do place cells dream of conditional probabilities? Learning Neural Nystr\"om representations},
author = {Mariano Tepper},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.01102},
year = {2019}
}