用简约模型模拟头部方向系统，揭示神经编码的几何特性。
A minimalistic representation model for head direction system
- 基于旋转群U(1)构建神经表示，采用全连接与卷积两种结构。
- 模型自动产生类高斯调谐曲线和二维环状几何结构。
- 可实现精准路径积分，适合研究空间导航机制。
我们提出一种简约的头部方向（HD）系统表示模型，旨在学习高维头部方向表征，捕捉HD细胞的关键特性。该模型基于旋转群 $U(1)$ 构建，研究了全连接与卷积两种版本。结果显示，两种模型均能自发产生类高斯调谐特性及二维环状几何结构。此外，所学模型具备准确的路径积分能力，验证了其在空间导航中的功能性。该工作为理解生物头部方向系统的计算原理提供了简洁而有效的建模框架。
原文摘要 · Abstract (English)
We present a minimalistic representation model for the head direction (HD) system, aiming to learn a high-dimensional representation of head direction that captures essential properties of HD cells. Our model is a representation of rotation group $U(1)$, and we study both the fully connected version and convolutional version. We demonstrate the emergence of Gaussian-like tuning profiles and a 2D circle geometry in both versions of the model. We also demonstrate that the learned model is capable of accurate path integration.
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