כתבה
arXiv cs.AI ·
תכנון כמתיחת דינמיקה: רשת חיפוקמפלית רציפה מצליחה לניווט יעד-מונו-אופטימלי
Planning as Dynamics Relaxation: Hippocampal Recurrent Network Realizes Optimal Goal-Directed Navigation
רשת עצבים מצליחה להשיג ניווט יעד-מונו-אופטימלי על ידי מתיחת דינמיקה. המחקר עוסק בתכנון ובניווט במפות רציפות, ומציע רעיון כללי לתכנון במפות רציפות במוח.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.13219v1 Announce Type: cross Abstract: Neural correlates of spatial cognitive map are well documented, yet exactly how neural circuits perform spatial navigation in complex environments - e.g., reaching a goal while avoiding obstacles - remains largely unclear. Here, we show that a hippocampal network with appropriate recurrent connections can naturally achieve optimal goal-directed navigation via its relaxation dynamics. Specifically, we consider that the recurrent weights between the neurons represent the transition probabilities between spatial locations encoded by neurons; obstacles such as walls and blocked corridors are therefore reflected by the vanishing of connection weights. This connection pattern can be learned in the hippocampus via behavioral-timescale synaptic pla
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית