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Temporal codes and recurrent timing nets for rhythmic expectancy
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OA
AI
DOI：10.3389/fncom.2026.1814579.png)
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摘要
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本文聚焦于短期预期过程的可能时域神经计算机制。在此，我们提出了一种简单的信号处理功能模型，说明如何使用递归神经网络（RTN）即时计算短期节奏模式的预期。该模型借鉴了格式塔学派对事件重复时间模式（节拍、脉冲、律动、有量拍和无量拍模式）的分组原则。基于先前关于音高、节拍和节奏的自相关模型，RTN节奏感知模型包括时间编码、在延迟环路中循环的时间模式记忆痕迹，以及具有动态适应的尖峰相关依赖性突触的神经延迟-重合网络。该网络并行追踪节奏层级中的所有事件周期性。与失匹配负波（MMN-like）神经反应的记忆痕迹理论类似，它生成简单和复杂的模式预期并记录偏差。讨论了该基于相关的模型与基于振荡器和预测编码的模型的异同。
Keyword:
neural timing networks
predictive coding
short-term memory
temporal correlations
temporal memory traces
期刊
F
IF:
2.3
论文数:
95
被引数:
4.3K
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