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摘要 人类和其他动物无需大量教学就能学会从感官体验中提取一般概念。这种能力被认为是由睡眠等离线状态促进的，在这种状态下，先前的经历会被系统地重播。然而，梦的创造性特征表明，学习语义表征可能不仅仅是重播以前的经历。我们通过实现受生成对抗网络 (GAN) 启发的皮质架构来支持这一假设。我们模型中的学习跨三种不同的全局大脑状态组织，模拟清醒、非快速眼动 (NREM) 和 REM 睡眠，优化不同但互补的目标函数。我们在标准的自然图像数据集上训练模型并评估学习到的表征的质量。我们的结果表明，在 REM 睡眠期间通过对抗性做梦生成新的虚拟感官输入对于提取语义概念至关重要，而在 NREM 睡眠期间通过受干扰的做梦重播情景记忆可以提高潜在表征的稳健性。该模型为睡眠状态、记忆重放和梦境提供了一个新的计算视角，并提出了 GAN 的皮质实现。
通过受干扰和对抗性的做梦来学习皮质表征
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