.png){kind=icon}
返回
Computational mechanisms transforming visual codes into sparse representations
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1016/j.neubiorev.2026.106782.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
人类内侧颞叶（MTL）通过形成稀疏的、概念基础的神经编码对陈述性记忆至关重要。尽管稀疏编码长期以来被认为是MTL中占主导地位的表征方案，但它如何从先前的基于特征的可视表征中产生，仍然缺乏深入理解。本文综述了人类MTL中一种新型区域特征编码的最新证据，其中神经元在连续的视觉特征空间中编码感受野——类似于海马体中的位置细胞。这种中间表征方案表明，基于特征的编码痕迹在MTL中持续存在，连接了颞叶皮质（VTC）中密集的、基于视觉特征的编码和MTL中稀疏的、概念基础的编码。我们提出了一种机制性计算框架，其中VTC神经元编码特征轴，而MTL神经元在这些轴定义的VTC特征空间中编码感受野。通过连接两种传统上独立的表征体系——视觉特征编码和语义抽象——该框架为大脑如何将知觉输入转化为概念知识提供了生物学基础的解释，并为能够进行抽象的人工系统提供了见解。
Keyword:
Sparse coding
Axis-based feature coding
Region-based feature coding
Medial temporal lobe (MTL)
Ventral temporal cortex (VTC)
Faces and objects
