基于吸引子结构的能量模型中的预测学习

本文研究了如何构建一个生物学上可行的模型，以解释神经系统如何实现预测。我们引入了一种利用能量模型（EBM）和连续吸引子神经网络的层次结构，来有效捕捉观察后的动作预测及学习过程。实验结果显示，该模型在多种场景下均表现出色，能够对训练环境和未见环境进行准确预测，表现与传统机器学习方法相当。