大脑如何将复杂信息“压缩”成简洁地图？Sci. Adv. 揭示果蝇嗅觉回路工作奥秘

摘要：图 4. Hebbian t-SNE比PCA更好地解释了果蝇中的情感效价表征。(A) 将PCA（左）、t-SNE（中）和Hebbian t-SNE（右）应用于PN活动所得到的二维表示。颜色表示情感效价指数。(B) 分析过程。(C) 对于不同数量的K-means

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图 4. Hebbian t-SNE比PCA更好地解释了果蝇中的情感效价表征。(A) 将PCA（左）、t-SNE（中）和Hebbian t-SNE（右）应用于PN活动所得到的二维表示。颜色表示情感效价指数。(B) 分析过程。(C) 对于不同数量的K-means聚类，计算每个数据点的情感价值指数与其邻域聚类均值之间的均方误差（MSE）。显示了来自原始PN活动的MSE差异。表征通过将PCA应用于PN活动（红色）、将PCA应用于建模的KC活动（绿色）、将t-SNE应用于PN活动（橙色）以及将Hebbian t-SNE应用于PN活动（蓝色）得到。灰线表示Hebbian t-SNE的结果，在情感价值指数随机打乱后得到。线条和阴影分别表示10次试验中的均值和标准误差（SEM）。总结：神经回路的“降维智慧”这项研究首次证明，简单生物网络可通过局部学习规则实现复杂降维，其意义不仅在于为机器学习提供新算法，更揭示了大脑高效处理信息的本质——通过层级稀疏编码与全局调质信号的协同，将高维世界压缩为可操作的认知地图。或许未来AI的“泛化能力”提升，正藏在果蝇微小的蘑菇体中。彭晨 | 编译原标题：《大脑如何将复杂信息“压缩”成简洁地图？Sci. Adv. 揭示果蝇嗅觉回路工作奥秘》

来源：牛腩与科学

标签：果蝇嗅觉回路果蝇嗅觉

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