Learning shapes neural geometry in the prefrontal cortex
Learning shapes neural geometry in the prefrontal cortex
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学习塑造前额叶皮层的神经几何形状
DOI：
10.1101/2023.04.24.538054
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Wójcik M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wójcik M
神经表征的几何形状与所执行的任务之间的关系是神经科学中的一个中心问题。灵长类前额叶皮层（PFC）是这方面研究的主要焦点，因为在不同的条件下，PFC可以用依赖于过去经验或经验不可知论的几何形状编码信息。一个假设是，PFC表征应该随着学习而演变，从支持探索所有可能的任务规则的格式到最小化代谢成本的格式，并支持概括。在这里，我们通过记录PFC的神经活动来测试这个想法，当从头开始学习一个新规则（“XOR规则”）时。我们发现，PFC表示的进展从高维和随机混合到低维和规则选择性，与代谢约束优化神经网络的预测一致。我们还发现，这种低维表示有利于推广的XOR规则到一个新的刺激集。这些结果表明，以前相互冲突的帐户PFC表示可以调和，通过考虑适应这些表示在整个学习服务的代谢效率和概括。
The relationship between the geometry of neural representations and the task being performed is a central question in neuroscience–. The primate prefrontal cortex (PFC) is a primary focus of inquiry in this regard, as under different conditions, PFC can encode information with geometries that either rely on past experience–or are experience agnostic,–. One hypothesis is that PFC representations should evolve with learning,,, from a format that supports exploration of all possible task rules to a format that minimises metabolic cost,,and supports generalisation,. Here we test this idea by recording neural activity from PFC when learning a new rule (‘XOR rule’) from scratch. We show that PFC representations progress from being high dimensional and randomly mixed to low dimensional and rule selective, consistent with predictions from metabolically constrained optimised neural networks. We also find that this low-dimensional representation facilitates generalisation of the XOR rule to a new stimulus set. These results show that previously conflicting accounts of PFC representations can be reconciled by considering the adaptation of these representations across learning in the service of metabolic efficiency and generalisation.
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10.1101/2020.10.27.358291
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期刊：
--
影响因子：
--
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