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GridPE: 基于网格细胞启发框架统一位置编码的 Transformer 算法
通过傅立叶分析和计算神经科学的最新发现，本研究引入一种新颖的位置编码方案，受到网格细胞的启发，利用嵌入到金字塔视觉变换器架构中的 GridPE 技术，提供了一个在任意高维空间中进行位置编码的统一框架，并在转换器的性能上显著提高表现。
PDF25 days ago
自监督学习空间表示产生多模块网格细胞
通过结合编码理论、动力系统、函数优化和监督深度学习等多个方法，我们提出了一个自监督学习框架，通过数据、数据增强、损失函数和网络架构等方面的优化，能够在没有监督位置信息的情况下训练出多个栅格细胞模块，且这些网络和形成的表示在训练分布之外也能很
PDF8 months ago
栅格细胞循环神经网络中的一致性归一化
本研究提出了一种简单且通用的共形归一化方法，用于递归神经网络中的输入速度，以实现在高维神经空间中的局部位移与二维物理空间中的局部位移成正比，从而导致六边形网格模式的出现。
PDF8 months ago
网格细胞及其在人工智能中的潜在应用
本文综述了自 2005 年以来神经科学家对于网格细胞的研究，概括了它们在神经科学和认知科学中的作用，并探讨了将网格细胞整合到人工神经网络中的可能未来方向。
PDF2 years ago
自我位置的向量表示与自我运动的矩阵表示相结合的格网细胞学习
本篇论文提出了一个具有代表性的网格单元表示模型，该模型包含向量 - 矩阵乘法、放大的局部等距变换和全局邻接核三个子模型，可进行网格单元的学习、纠错、路径积分和路径规划。
PDF6 years ago
通过训练循环神经网络进行空间定位，出现网格状表示的现象
通过训练循环神经网络在 2D 区域中进行导航任务的方式，我们发现神经网络中出现了类似于网格细胞、边界细胞和其他空间相关细胞的响应模式，这些表现形式与实验观察到的现象相吻合，表明在神经回路中，类似于网格细胞和边界细胞等细胞对于有效表示空间是自
PDF6 years ago