吸引子动力学构成数据受限循环神经网络序列工作记忆的基础

刺激序列可以通过将每个项目及其在序列中的位置编码为神经元群体活动的独特模式而保持在工作记忆中。关于其潜在动力学，目前存在相互竞争的假说：活动模式可能由随时间持续存在的稳定吸引子状态支持，也可能由瞬时的序列动力学支持。为探究序列记忆的潜在动力学，我们建立了一个将低秩递归神经网络（RNN）拟合于多会话脉冲活动记录的框架，并将其应用于两只猕猴在30个会话中记录的2,488个神经元。受数据约束的RNN生成了与神经数据高度相似的群体脉冲活动，并恢复了跨会话的单神经元调谐特性。与既往研究一致，拟合得到的网络在神经活动中将呈现在不同序列位置的项目表征于彼此分离的低维子空间，同时伴随一个占主导地位的时间成分。RNN使我们能够直接考察其潜在动力学：通过分离时间子空间与刺激子空间，我们发现，在记忆保持期内出现了一个固定点流形。针对性的扰动分析证实，该流形内的活动符合吸引子样动力学，并预测沿这一吸引性流形施加的短暂光遗传学扰动能够选择性地诱导神经活动和解码行为发生持续性偏移。综上，我们的结果表明，序列工作记忆由位置特异性的编码子空间组织而成；在这些子空间内，吸引子状态维持持续性的表征，而活动则沿随时间变化的维度演化。

刺激序列可通过将每个项目及其位置共同编码为神经群体活动中的独特模式而维持于工作记忆中。关于其潜在动力学，已有两种相互竞争的假说：活动模式可能由随时间持续存在的稳定吸引子状态支持，也可能由短暂的序列性动力学支持。为探究序列记忆的潜在动力学，我们建立了一个将低秩循环神经网络（RNN）拟合于多次实验记录的脉冲活动数据的框架，并将其应用于两只猕猴在30次记录中获得的2,488个神经元单元。受数据约束的RNN所生成的群体脉冲活动与神经数据高度相似，并且恢复了跨实验记录的单神经元调谐特性。与既往研究一致，拟合得到的网络在神经活动中将呈现在不同序列位置的项目表征为彼此分离的低维子空间，同时伴随一个占主导地位的时间成分。RNN使我们能够直接考察其潜在动力学：通过分离时间子空间与刺激子空间，我们发现，在记忆保持期间出现了一个固定点流形。针对性的扰动分析证实，该流形内的活动与吸引子样动力学相一致，并预测沿这一吸引性流形施加的短暂光遗传学扰动能够选择性地诱导神经活动和解码行为发生持续性偏移。综上，我们的结果表明，序列工作记忆由位置特异性的编码子空间组织而成；在这些子空间内，吸引子状态维持持续性表征，而活动则沿随时间变化的维度演化。

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.30.755565v1?rss=1

🏷️ 序列工作记忆 吸引子动力学 循环神经网络 低秩神经网络 群体神经活动 神经编码