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为了解决映射，定位和导航的空间问题，Mam-Malian血统开发了惊人的空间表示。一个重要的空间表示是诺贝尔奖的获奖网格细胞：代表自我位置的神经元，局部和多个周期性的数量，看似奇异的非本地和空间周期性活性模式的几个离散时期。为什么Mam-Malian血统学会了这种特殊的网格表示？数学分析表明，这种多周期表示具有良好的特性，作为具有高容量和内在误差校正的代数代码，但迄今为止，在深度复发神经网络中的多模型网格细胞的合成仍然不存在。在这项工作中，我们首先要确定四个方法的关键见解，以回答网格单元格问题：动态系统，编码理论，功能的启发和监督深度学习。然后，我们利用我们的见解提出了一种新的方法，将所有四种方法的优势优雅结合在一起。我们的方法是从规范的角度进行的，无需访问监督职位信息而动机，包括数据，数据，损失功能和网络体系结构，包括数据，数据，损失功能和网络体系结构。没有对内部或读取表示的假设，我们表明，多个网格单元模块可以在我们的SSL框架上训练的网络中出现，并且网络超出其训练分布的范围很大。这项工作包含对对网格细胞起源感兴趣的神经科学家以及对新型SSL框架感兴趣的机器学习研究人员的见解。
空间表示形式的自我监督学习生成多模块化网格单元
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