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首页> 外文期刊>The Journal of Neuroscience: The Official Journal of the Society for Neuroscience >From numerosity to ordinal rank: a gain-field model of serial order representation in cortical working memory.
【24h】

From numerosity to ordinal rank: a gain-field model of serial order representation in cortical working memory.

机译：从数字到顺序等级：皮层工作记忆中序列顺序表示的增益场模型。

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Encoding the serial order of events is an essential function of working memory, but one whose neural basis is not yet well understood. In the present work, we advance a new model of how serial order is represented in working memory. Our approach is predicated on three key findings from neurophysiological research: (1) prefrontal neurons that code conjunctively for item and order, (2) parietal neurons that represent count information through a graded and compressive code, and (3) multiplicative gain modulation as a mechanism for information integration. We used an artificial neural network, integrating across these three findings, to simulate human immediate serial recall performance. The model reproduced a core set of benchmark empirical findings, including primacy and recency effects, transposition gradients, effects of interitem similarity, and developmental effects. The model moves beyond previous accounts by bridging between neuroscientific findings and detailed behavioral data, and gives rise to several testable predictions.
机译：对事件的串行顺序进行编码是工作记忆的一项基本功能，但其神经基础尚未得到很好的理解。在当前的工作中，我们提出了一个新的模型，说明如何在工作内存中表示顺序。我们的方法基于神经生理学研究的三个主要发现：（1）前额叶神经元，用于对项和顺序进行联合编码;（2）顶叶神经元，通过分级和压缩代码表示计数信息;（3）倍增增益调制作为信息集成机制。我们使用了人工神经网络，将这三个发现整合在一起，以模拟人类即时连续召回的性能。该模型再现了一组核心的基准经验结果，包括优先权和新近度效应，换位梯度，项间相似性效应和发展效应。该模型通过在神经科学发现和详细的行为数据之间架起桥梁，超越了先前的描述，并提出了一些可检验的预测。

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