Många neuroner i hjärnan, såsom platsceller i gnagaren hippocampus, har lokaliserade mottagliga fält, d.v.s., de svarar på ett litet område av stimulans utrymme. Vad är den funktionella betydelsen av sådana framställningar och hur kan de uppstå? Här föreslår vi att lokaliserade mottagliga fält uppstår i likhetsbevarande nätverk av rätande neuroner som lär sig lågdimensionella förgreningar befolkade av sensoriska ingångar. Numeriska simuleringar av sådana nätverk på standarddatauppsättningar ger multiple-tiling lokaliserade mottagliga fält. Mer allmänt visar vi analytiskt att, för data som ligger på symmetriska grenrör, optimala lösningar av mål, från vilka likhetsbevarande nätverk härleds, har lokaliserade mottagliga fält. Därför kan icke-negativ likhetsbevarande kartläggning (NSM) som genomförs av neurala nätverk modellera representationer av kontinuerliga grenrör i hjärnan.
Sengupta m.fl. REF visar att lokaliserade mottagliga fält uppstår i likhetsbevarande nätverk av rätande neuroner.
Manifold-tiling Localized Receptive Fields are Optimal in Similarity-preserving Neural Networks
{'venue': None, 'journal': 'bioRxiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology']}