表征漂移过程中保持的几何结构使稳定的感知与记忆成为可能

在许多脑区中，神经元对刺激的调谐在数小时的时间尺度上是稳定的，但在数周的时间尺度上则并不稳定，这一现象通常被称为“表征漂移”（representational drift）。这似乎意味着，这些脑区不能用于对感觉刺激进行稳定识别，或用于提取数周前学习到的联想记忆。然而，解码方法已经表明，在某些情况下，对漂移表征进行稳定解码是可能的。原则上，自适应解码为解释大脑如何在表征漂移的情况下仍能正常运作这一悖论提供了一种合理的解决思路，但我们仍然缺乏对实现稳定解码所需条件的深入理解。 在本文中，我们提出了一个一般性的数学框架，用以解释何时以及为何能够从漂移的表征中实现稳定解码。首先，我们证明了当前馈网络和循环网络足够大时，它们都会保持其输入的几何结构，这意味着在这些网络中，表征漂移也必须保持几何结构。其次，我们证明了，具有稳定几何结构的漂移表征可以通过自适应解码器加以解码。因此，不仅在表征漂移存在的情况下保留几何结构这一现象本身，而且从漂移表征中进行解码的能力，都只要求表现出表征漂移的神经元群体足够大。这一理论框架不仅表明，在漂移表征中几何结构的保留应当是一种普遍特征，还解释了经验研究在测量稳定几何结构时何种条件下能够取得成功。

evan.schaffer{at}mssm.edu

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摘要 在许多脑区中，神经元对刺激的调谐在数小时的时间尺度上是稳定的，但在数周的时间尺度上则并不稳定，这一现象通常被称为“表征漂移（representational drift）”。这似乎意味着，这些脑区无法用于对感觉刺激进行稳定识别，或提取数周前习得的联想记忆。然而，解码方法已经表明，在某些情况下，对漂移表征进行稳定解码是可能的。原则上，自适应解码为解释大脑如何在表征漂移的情况下正常运作这一悖论提供了一种合理的解决方案，但我们仍然缺乏对实现稳定解码所需条件的深入理解。持有人为作者/资助方，其已授予 bioRxiv 永久展示该预印本的许可。 本文依据 CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可协议 进行发布。

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发布于 2026 年 6 月 28 日。 下载 PDF 电子邮件

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Hajar Zaid ， Evan S Schaffer

bioRxiv 2026.06.25.734656； doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.25.734656

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Hajar Zaid ， Evan S Schaffer

bioRxiv 2026.06.25.734656； doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.25.734656

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.25.734656v1?rss=1

🏷️ 表征漂移 稳定解码 神经表征 几何结构 循环神经网络