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目标在目标期间的有用性如何塑造神经表征...
价值通常与奖励有关，强调其享乐主义方面。但是，当情况发生变化时，价值也必须改变（如果您丢失了，指南针超出黄金）。大脑中的价值表示如何在不同的行为目标下重塑？为了回答这个问题，我们设计了一项新任务，将有用性与其享乐主义属性脱在一起，使我们能够研究灵活的目标依赖性映射。在这里，我们表明，与感觉皮层不同，前额叶皮层（PFC）中的区域通常与价值计算相关联 - 根据该项目的实现特定目标的有用方式，将其表示感知相同的项目表示。此外，我们在PFC中确定一个代表价值的编码方案，无论目标是什么，因此支持跨环境的概括。我们的工作质疑了将价值等同于奖励等同的主要观点，显示目标的变化如何触发价值神经表示的重组，从而实现灵活的行为。
学习机器人示威轨迹的低维潜图
2曲率调查的变分自动编码器17 2.1学习小型演示数据集的潜在表示17 2.2有关小型轨迹数据集的学习表示的相关工作。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.2.1轨迹表示。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.2.2曲率正则化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 2.3曲率调查的VAE。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 2.3.1曲率调查的VAE公式。。。。。。。。。。20 2.3.2 fork姿势示例。。。。。。。。。。。。。。22 2.4曲线机器学习方法。。。。。。。。。。。。。。。。24 2.4.1人示出的轨迹和数据处理。24 2.4.2轨迹的神经网络体系结构。。。。。。。。26 26 2.4.3训练超标剂。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 27 27 2.4.4模型可解释性。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 28 2.5曲线物理机器人实验。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。26 26 2.4.3训练超标剂。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 27 2.4.4模型可解释性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 2.5曲线物理机器人实验。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.5.1机器人臂。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.5.2轨迹跟踪实现。。。。。。。。。。。。30 2.5.3曲线潜在值选择。。。。。。。。。。。。。。。30 2.5.4基线轨迹。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.5.5数据收集。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.6关于小型传统数据集的学习表示形式的结果和讨论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32
人类解剖学的图表中的平均亲切标记
图理论涉及对所称图的数学结构的检查，这些数学结构是说明数学和计算机科学等学科实体之间成对连接的工具（Prathik等，2016）。图形标记是图理论中的一个字段，该字段是数学的一个分支，它侧重于根据某些规则（Gallian，2022）将标签（通常数字）分配给边缘或顶点，或两者兼而有之。图形标记至关重要，因为它在各个领域的广泛应用，包括电路设计，雷达技术，通信网络寻址等。在计算机科学和通信网络的各个方面，网络表示起着至关重要的作用（Pir等，2023）。（Pir＆Parthiban，2022）的研究论文介绍了广义彼得森图和周期的主要距离标记，探索了不同的标记技术，研究突出了有趣的应用，包括基于图形的密码学中的潜在用途。这种创新的方法可以增强密码系统的安全措施。图形标签在Web设计中也具有重要的应用。在网络图中，网页由顶点表示，而超链接则通过边缘表示。标记这些元素有助于有效查找和组织有吸引力的信息。另一个应用程序在网站社区中，顶点表示对象和边缘的类别表示它们之间的连接。在图理论中，它形成一个完整的图，称为k n，每个顶点都连接到其他每个顶点。这种完整的互连性促进了网络社区内的全面分析和导航（Dhanalakshmi等，2022）。主要目标是探索通信部门中图形标记的功能。此外，图形标记简化了各种与网络相关的域中的任务，使其成为功能强大的工具。此摘要说明了该概念，帮助研究人员
clearclip：分解剪辑表示密集的视觉语言推理
摘要。尽管大规模预处理的视觉模型（VLM）尤其是在各种开放式播放任务中的剪辑，但它们在语义细分中的应用仍然具有挑战性，从而产生了带有错误分段区域的嘈杂分段图。在本文中，我们仔细地重新调查了剪辑的架构，并将残留连接确定为降低质量质量的噪声的主要来源。通过对剩余连接中统计特性的比较分析和不同训练的模型的注意力输出，我们发现剪辑的图像文本对比训练范式强调了全局特征，以牺牲局部歧视，从而导致嘈杂的分割结果。在响应中，我们提出了一种新型方法，该方法是分解剪辑的表示形式以增强开放式语义语义分割的。我们对最后一层介绍了三个简单的修改：删除剩余连接，实现自我关注并丢弃馈送前进的网络。ClearClip始终生成更清晰，更准确的绘制图，并在多个基准测试中胜过现有的方法，从而确认了我们发现的重要性。
感觉不确定性和信心的神经表征与感知好奇心相关
研究文章 | 感觉不确定性和信心的行为/认知神经表征与感知好奇心有关 https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.0974-23.2024 收稿日期：2023 年 5 月 26 日 修订日期：2024 年 4 月 7 日 接受日期：2024 年 6 月 18 日 版权所有 © 2024 作者
双重性的双重性和形状距离，对比较神经表示的影响
已经提出了神经网络表示之间的多种（DIS）相似性度量，从而导致了零散的研究景观。这些措施中的大多数属于两个类别之一。首先，诸如线性回归，规范相关分析（CCA）和形状距离之类的措施，都学习神经单位之间的明确映射，以量化相似性，同时考虑预期的不断增长。第二，诸如表示相似性分析（RSA），中心内核比对（CKA）和归一化Bures相似性（NBS）之类的措施都量化了摘要统计数据中的相似性，例如逐个刺激的内核矩阵，它们已经不一致地是预期的。在这里，我们通过观察Riemannian形状距离的余弦（从类别1）等于NB（来自类别2）来统一这两个广泛的方法的步骤。我们探讨了这种联系如何导致形状距离和NB的新解释，并将这些措施的对比与CKA进行对比，这是深度学习文献中的流行相似性度量。
应用于浮点染色体表示的遗传算法的传统技术
遗传算法最近已成为实用且可靠的优化方法。试图解决特定问题时要考虑的最重要的问题之一是选择适当的染色体表示。主要使用的染色体表示是二进制字符串，字符串，浮点数，数字，矩阵和其他数据结构的阵列[3,4,5,6,8,10]。对于给定的问题，与其他表示相比，总会有一个表现出更好的优化结果。然而，遗传算法理论主要集中在二进制表示上，对非二进制表示几乎没有什么可说的。遗传算法结构中的另一个重要问题，与染色体表示的选择密切相关，是编码和解码机制，它们在染色体表示和优化问题的变量之间执行转换[10]。这些机制取决于问题变量的性质。
持续快乐和痛苦中情感效价和强度的大脑表征
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可，根据 提供（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2023 年 6 月 9 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.06.08.544230 doi：bioRxiv 预印本
通过实例模式编写器实现可泛化的隐式神经表征
尽管隐式神经表征 (INR) 近期取得了进展，但对于基于坐标的 INR 多层感知器 (MLP) 来说，学习跨数据实例的通用表征并将其推广至未见实例仍然具有挑战性。在这项工作中，我们为可推广的 INR 引入了一个简单而有效的框架，该框架使基于坐标的 MLP 能够通过仅调节早期 MLP 层中的一小组权重作为实例模式组合器来表示复杂数据实例；其余 MLP 权重学习跨实例通用表示的模式组合规则。我们的可推广 INR 框架与现有的元学习和超网络完全兼容，可用于学习预测未见实例的调节权重。大量实验表明，我们的方法在音频、图像和 3D 对象等广泛领域都实现了高性能，而消融研究验证了我们的权重调节。
关于链接数据中提升映射表示的心理工作量评估
摘要。文献中广泛使用自我报告程序来测量用户在执行特定任务时所经历的心理工作量。本研究建议将这些心理工作量评估技术应用于在链接数据中创建提升映射的任务。已经进行了一项用户研究，以比较使用正式映射语言和文本编辑器“手动”创建此类映射的心理工作量与使用基于块隐喻的可视化表示生成这些映射的心理工作量。本研究采用了两种主观心理工作量工具，即 NASA 任务负荷指数和工作量概况。初步结果显示，这些工具在测量创建提升映射任务的感知心理工作量方面是可靠的。结果还表明，使用可视化表示的参与者获得的心理工作量分数更小且更一致。