本文介绍了一种基于递归神经网络（RNN）建模神经元群体动态的方法，经过猕猴大脑皮层数据集测试，表现优于其他模型。新混合架构结合自我关注机制，进一步提升了性能。同时，探讨了贝叶斯非参数方法的连接组学模型和基于自监督学习的动态建模方法，均提高了预测准确性。研究表明，人口解码对WTA网络的分类性能影响显著。