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摘要“表征”的概念在整个神经科学中被广泛使用并且没有争议，与它在心灵哲学和认知科学中的高度争议地位形成鲜明对比。在本文中，我首先讨论了该术语在神经科学中的使用方式，特别是描述了表征在经验上的特征的策略。然后，我将神经科学中的表征概念与机器学习领域中发展起来的概念联系起来（特别是通过最近的深度学习或“表征学习”方面的工作）。我认为，人工神经网络在视觉对象识别等某些任务上取得的成功反映了这些系统（如生物大脑）在多大程度上表现出反映物理世界结构的固有归纳偏差。我进一步认为，任何要在世界上表现智能的系统都必须包含反映世界结构的表征；否则，系统必须执行不受约束的函数逼近，而这种逼近注定会因维数灾难而失败，其中世界可能状态的数量随着可能输入空间的维数呈指数增长。根据关于表征本体论地位的哲学辩论对这些概念的分析表明，在生物和人工神经网络中识别的表征都符合一级表征的条件。
表征的物理学
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