从稀疏时间样本学习神经群体活动的连续更新与控制

研究者通过在线性损失中加入连续性方程，仅用眼跳前后刺激的视网膜拓扑位置（不指定中间过渡）和重度降采样的时间过程，即可训练神经网络完成跨眼跳位置更新，且连接模式与眼跳运动指令的corollary discharge（CD）控制信号可同时习得。该工作提示分布式表征具有优势，因连续性方程可适用于作为变量分布式表征的神经群体活动波。