Suppr超能文献

一种模拟后顶叶神经元子集响应特性的反向传播编程网络。

A back-propagation programmed network that simulates response properties of a subset of posterior parietal neurons.

作者信息

Zipser D, Andersen R A

机构信息

Institute for Cognitive Science, University of California, San Diego, La Jolla 92093.

出版信息

Nature. 1988 Feb 25;331(6158):679-84. doi: 10.1038/331679a0.

Abstract

Neurons in area 7a of the posterior parietal cortex of monkeys respond to both the retinal location of a visual stimulus and the position of the eyes and by combining these signals represent the spatial location of external objects. A neural network model, programmed using back-propagation learning, can decode this spatial information from area 7a neurons and accounts for their observed response properties.

摘要

猴子后顶叶皮质7a区的神经元对视觉刺激的视网膜位置和眼睛的位置都会做出反应,通过整合这些信号来表征外部物体的空间位置。一个使用反向传播学习编程的神经网络模型,可以从7a区神经元解码这种空间信息,并解释它们观察到的反应特性。

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