研究者提出从神经活动推断规范分布式计算的数学框架

Rajkumar Vasudeva Raju 等人在 arXiv 发布论文（Inferring Inference，v4），提出一个从大规模神经活动模式推断大脑规范分布式计算的数学框架。该框架假设大脑学习环境的结构化内部模型，推理过程是世界图模型上的非线性消息传递算法。 作者称，该框架能从感知推理任务的神经活动中找出潜在变量的神经表征、变量间的交互及消息函数，并在模拟大脑的人工神经记录上成功恢复了潜在变量、其表征与动力学以及规范消息函数。目前这些结果来自论文自述及模拟数据验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。