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暴露于相似环境中的个体往往会发展出稳定的行为差异，然而，学习如何产生个体特异性仍不清楚。我们研究了一类在追踪移动目标过程中通过无监督赫布学习发展神经连接的智能体。所有智能体均从结构相同、无递归连接的网络开始，其神经元分别调谐于以世界为参考系的不同方向。目标会共同激活具有重叠方向感受野的神经元，同时使方向相距较远的神经元保持相对不活跃。赫布学习将这种活动模式转化为局部兴奋和较长距离的抑制。学习过程中目标运动和神经活动的随机差异，会使每个网络偏离其平均的中心—周围连接模式，并形成个体特异性的差异。随后，我们冻结神经连接，并使用两个吸引力相同的目标反复测试智能体，这一任务在训练过程中从未出现。个体智能体往往在其中一个目标附近停留更长时间，其偏好因智能体而异，但在不同试次之间具有可重复性。用每个网络的平均连接模式替代原网络，会显著减弱偏好强度，并使可重复性几乎消失。在保持变异程度和平均连接模式不变的情况下，重新排列强于或弱于平均水平的连接，仍能保留可重复的偏好，并在独立的移动目标测试中提高追踪表现。然而，当目标的价值不同时，偏好并不会带来普遍优势。在标准的感觉和抑制设置下，只有在所测试的中等神经噪声水平范围内，可重复的偏好与准确的选择才能共存。一个匹配的自我中心模型以相对于智能体自身朝向的方向进行调谐，则未检测到目标侧偏好的可重复性。因此，赫布学习能够 马会生 individual differences...产生个体的空间偏好，其表现形式取决于网络对空间的表征方式。
个体暴露于相似环境时往往会形成稳定的行为差异，但学习如何产生个体差异仍不清楚。我们研究了这样一类智能体：它们在追逐移动目标的过程中，通过无监督赫布学习发育神经连接。所有智能体最初都具有相同的神经网络；网络不存在循环连接，神经元的调谐方向相对于世界坐标系固定。目标会共同激活方向感受野相互重叠的神经元，而使方向相距较远的神经元相对不活跃。赫布学习将这种活动模式转化为局部兴奋和较远距离的抑制。学习期间，目标运动和神经活动中的随机差异，使每个网络相对于其平均中心—周边连接模式产生了具有个体特征的偏离。
随后，我们固定连接权重，并反复让智能体面对两个吸引力相同的目标；这一任务在训练中从未出现。个体智能体往往会在其中一个目标附近停留更久，不同个体的偏好各不相同，但在多次试验中保持稳定。若用平均连接模式替换每个网络，偏好强度会大幅减弱，偏好的可重复性也所剩无几。在保留变异程度和平均连接模式的同时，重新排列强于或弱于平均值的连接，仍可保留可重复的偏好，并提升智能体在一项独立移动目标测试中的追踪表现。然而，当目标的价值不同时，偏好并未带来普遍优势。在所测试的标准感觉与抑制设置下，只有在中等水平的神经噪声下，可重复的偏好与准确的选择才能并存。一个经过匹配的自我中心模型，其调谐方向相对于智能体的朝向设定，
未显示出可检测的目标侧重复性。因此，赫布学习能够产生个体化的空间偏好，而其表现形式取决于网络如何表征空间。
利益冲突声明
作者声明不存在利益冲突。
基金资助信息声明
德国研究基金会（DFG）：
，德国卓越战略，EXC 2117–422037984
，戈特弗里德·威廉·莱布尼茨奖 2022 584/22（I.D.C.）；项目 462886202
欧盟“地平线2020”玛丽·斯克沃多夫斯卡-居里计划
，资助编号 860949
巴登-符腾堡州研究结构与创新基金
欧洲创新委员会 Pathfinder 计划
，工作计划 101098722。
美国海军研究办公室
，资助编号 N0001419-1-2556。
版权
本预印本的版权所有者为作者/资助方，其已授予 bioRxiv 永久展示该预印本的许可。
保留所有权利。未经许可不得进行任何形式的再利用。
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发布于2026年10月13日。
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赫布学习在空间决策中产生个体差异
Mohammad
Salahshour
，
Iain D.
Couzin
bioRxiv
2026.10.12.758645；
DOI：
https://doi.org/10.64898/2026.10.12.758645
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赫布学习使空间决策产生个体差异
Mohammad
Salahshour
,
Iain D.
Couzin
bioRxiv
2026.10.12.758645；
doi：
https://doi.org/10.64898/2026.10.12.758645
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关键词：赫布学习 · 空间决策 · 个体差异 · 神经网络模型 · 空间表征 · 行为偏好
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.12.758645v1?rss=1