Neural representations of events arise from temporal community structure.
Neural representations of events arise from temporal community structure.
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DOI：
10.1038/nn.3331
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发表时间：
2013-04
影响因子：
25
通讯作者：
Botvinick, Matthew M.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Schapiro, Anna C.;Rogers, Timothy T.;Cordova, Natalia I.;Turk-Browne, Nicholas B.;Botvinick, Matthew M.
我们对世界的经验似乎自然而然地划分为离散的、时间上延长的事件，然而，学习和识别事件的机制却鲜为人知。对事件感知的研究主要集中在预测不确定性或惊喜的瞬时上升，作为驱动事件分割的主要信号。我们提出了人类行为和功能磁共振成像(FMRI)的证据，支持一种不同的描述，在这种情况下，事件表示围绕相互预测的刺激的簇或“社区”结合在一起。通过分析行为、fMRI自适应和多体素模式分析，我们证明了在包含这种社区结构的领域中出现了事件表示，但在该领域中转移概率(不确定性和惊喜的基础)是一致的。我们提出了相关表征如何产生的计算解释，提出了事件学习和语义类别学习之间的直接联系。
Our experience of the world seems to divide naturally into discrete, temporally extended events, yet the mechanisms underlying the learning and identification of events are poorly understood. Research on event perception has focused on transient elevations in predictive uncertainty or surprise as the primary signal driving event segmentation. We present human behavioral and functional magnetic resonance imaging (fMRI) evidence in favor of a different account, in which event representations coalesce around clusters or ‘communities’ of mutually predicting stimuli. Through parsing behavior, fMRI adaptation and multivoxel pattern analysis, we demonstrate the emergence of event representations in a domain containing such community structure, but in which transition probabilities (the basis of uncertainty and surprise) are uniform. We present a computational account of how the relevant representations might arise, proposing a direct connection between event learning and the learning of semantic categories.
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影响因子：
1.7
作者：
Krueger F;Spampinato MV;Barbey AK;Huey ED;Morland T;Grafman J
通讯作者：
Grafman J
DOI：
10.1523/jneurosci.2668-09.2009
发表时间：
2009-08-12
期刊：
The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience
影响因子：
--
作者：
Kilner JM;Neal A;Weiskopf N;Friston KJ;Frith CD
通讯作者：
Frith CD
影响因子：
3
作者：
Howard MW;Shankar KH;Jagadisan UK
通讯作者：
Jagadisan UK
影响因子：
16.2
作者：
Gelfand, JR;Bookheimer, SY
通讯作者：
Bookheimer, SY
影响因子：
5.7
作者：
Bornkessel, I;Zysset, S;Schlesewsky, M
通讯作者：
Schlesewsky, M