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语义知识涵盖事实、概念及其相互关系。近期研究提出，某些形式的语义知识可能编码于低维神经表征之中，例如许多认知脑区中观察到的抽象、解耦表征几何。实验研究表明，海马体（HPC）损伤会损害灵活且可泛化的语义知识的形成。然而，海马体表征通常具有高维且稀疏的特点。这些表征如何促进多个认知皮层区域中低维抽象表征的形成？在此，我们通过多脑区神经网络模型调和了上述发现。我们将海马体建模为稀疏的去相关自编码器，并证明其高维表征能够促进下游区域（如前额叶皮层）稳健、高效地形成低维抽象表征。当感觉输入的几何结构与期望输出的几何结构不匹配、因而需要更复杂的输入—输出转换时，这种效应最为显著。数学分析表明，海马扩展重编码能够抑制具有误导性的低维输入结构，并重塑下游网络的损失景观，从而使抽象语义几何得以可靠地涌现。由此形成的抽象表征为新颖的语义—动作映射提供归纳偏置，使学习能够以较少样本完成。最后，我们表明，将依赖海马体的表征巩固至不依赖海马体的通路，可基于输入结构提升分布外泛化能力。综上，这些结果揭示了一种回路机制，说明高维海马体表征如何能够支持，而非阻碍低维抽象表征的涌现。
高维海马表征促进低维抽象表征的学习并支持泛化 | bioRxiv
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高维海马表征促进低维抽象表征的学习并支持泛化
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https://doi.org/10.64898/2026.10.24.761577
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语义知识涵盖事实、概念及其相互关系。近期研究提出，某些形式的语义知识可能由低维神经表征编码，例如在许多认知脑区中观察到的抽象、解耦表征几何。实验研究表明，海马（HPC）损伤会损害灵活且可泛化的语义知识的形成。然而，海马表征通常具有高维且稀疏的特点。这些表征如何促进不同认知皮层区域中低维抽象表征的形成？在此，我们……
利用多区域神经网络模型协调这些观察结果。我们将海马体（HPC）建模为一种稀疏、去相关的自编码器，并据此表明，其高维表征能够促进下游区域（如前额叶皮层）稳健且高效地形成低维抽象表征。当感觉输入的几何结构与期望输出的几何结构不一致、因而需要更复杂的输入—输出变换时，这一效应尤为显著。数学分析表明，海马体的扩展重编码能够抑制具有误导性的低维输入结构，并重塑下游网络的损失景观，从而使抽象语义几何结构得以稳定形成。由此产生的抽象表征为新型语义—动作映射的样本高效学习提供了归纳偏置。最后，我们表明，将依赖海马体的表征巩固到不依赖海马体的通路中，能够提升基于输入结构的分布外泛化能力。总体而言，这些结果揭示了一种环路机制：海马体的高维表征能够促进而非阻碍低维抽象表征的形成。
利益冲突声明
作者声明不存在利益冲突。
经费资助信息声明
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，2229929（ARNI）
NIH NINDS
，K99NS138578
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，542983SPI，SF
Gatsby Charitable Foundation，
The Kavli Foundation，
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发表于 10 月 26 日。
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《海马的高维表征有助于学习低维抽象表征并支持泛化》
Bin Wang、William Jeffrey Johnston、Stefano Fusi
bioRxiv
2026.10.24.761577；
doi：https://doi.org/10.64898/2026.10.24.761577
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《海马的高维表征有助于学习低维抽象表征并支持泛化》
Bin Wang、William Jeffrey Johnston、Stefano Fusi
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2026.10.24.761577；
doi：https://doi.org/10.64898/2026.10.24.761577
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关键词：海马体表征 · 抽象语义表征 · 多脑区神经网络 · 低维表征几何 · 泛化学习
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.24.761577v1?rss=1