数据约束递归神经网络揭示序列工作记忆的吸引子动力学

研究者构建低秩递归神经网络（RNN）拟合框架，对两只猕猴30个session共2,488个单元脉冲活动建模，网络生成的群体脉冲活动与神经数据高度相似并复现单单元调谐特性。在记忆保持期发现固定点流形，扰动分析证实其符合吸引子样动力学，并预测沿该流形施加短暂光遗传扰动可选择性诱导神经活动与解码行为的持久偏移。