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能够高效编码神经回路初始结构与突触连接的基因组机制，目前仍知之甚少。我们假设，两种主要机制——空间编码与因子分解——使有限容量的基因组能够初始化由数十亿神经元组成的网络。空间编码作为一种间接表征形式，在压缩神经网络参数的同时施加结构连续性约束。作为补充，我们引入一种受反应—扩散模型启发的因子分解机制，该机制由空间不变的反应规则和空间可变的扩散动力学组成。基于这一见解，我们能够将神经网络层高效抽象为一个空间不变的权重核（或滤波器）及其沿空间维度的空间可变变换。因此，将这种可变—不变分解与空间编码相结合，可以显著缩小基因组所探索的解空间规模。此外，我们表明，这种耦合能够高效初始化皮层图谱，例如V1方位图，以及具备泛化能力的神经网络。总之，将因子分解与空间编码相耦合，能够为进化中的基因组提供功能性优势。
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分解与空间编码：关于基因组编码基础的一种假说
Karim G. Habashy， Benjamin D. Evans， Dan F. M. Goodman， Jeffrey S. Bowers
doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.14.738413
Karim G. Habashy 1 布里斯托大学；
Benjamin D. Evans 2 萨塞克斯大学；
Dan F. M. Goodman 3 伦敦帝国理工学院
Jeffrey S. Bowers 1 布里斯托大学；
通讯作者： j.bowers{at}bristol.ac.uk
摘要
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摘要
能够高效编码神经回路初始架构及突触连接性的基因组机制，至今仍知之甚少。我们提出假说认为，两种主要机制——空间编码与分解——使得容量有限的基因组能够初始化由数十亿神经元构成的网络。空间编码作为一种间接表征形式，在压缩神经网络参数的同时，强制维持结构连续性。作为补充，我们提出一种受反应-扩散模型启发的分解机制，该机制由空间不变的反应规则和空间可变的扩散动力学组成。基于这一见解，我们可以将神经网络层高效抽象为一个空间不变的权重核（或滤波器）及其沿空间维度的空间可变变换。因此，将这种可变—不变分解与空间编码相耦合，能够显著缩小基因组所探索的解空间。此外，我们表明，这种耦合可导向皮层图谱的高效初始化，例如 V1 方位图，以及具备泛化能力的神经网络。总之，将分解与空间编码相耦合，能够为进化中的基因组提供功能性优势。
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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 4.0 国际许可协议公开提供。
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发布于 2026 年 7 月 20 日。
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Karim G. Habashy， Benjamin D. Evans， Dan F. M. Goodman， Jeffrey S. Bowers
bioRxiv 2026.07.14.738413； doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.14.738413
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分解与空间编码：关于基因组编码基础的一种假说
Karim G. Habashy， Benjamin D. Evans， Dan F. M. Goodman， Jeffrey S. Bowers
bioRxiv 2026.07.14.738413； doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.14.738413
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.14.738413v1?rss=1
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