Sen Lu

State Space Models Mimic Brain Activity and Scale to Cognitive Functions

研究人员提出，状态空间模型（SSM）能够自然地产生大脑中观察到的神经行为，例如时间细胞、振荡活动和斜坡活动。这些行为源于SSM内部结构化的多时间尺度旋转基，有助于历史压缩和时间动态。研究表明，学习会适应这种预先存在的时间基，并且模型可以扩展到事件计数等复杂的认知功能，为理解神经活动提供了一个计算上可行的框架。