了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如何決定網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)力學(xué)行為，并進(jìn)而影響大腦的計(jì)算，是理論神經(jīng)科學(xué)研究的核心問題。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)的影響可以有兩個(gè)方面：一、它決定了網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定狀態(tài)，即神經(jīng)系統(tǒng)的聯(lián)想式記憶；二、它決定了網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)空間的大尺度結(jié)構(gòu)，這對大腦的很多高級功能也會有直接的影響。比如，運(yùn)動(dòng)控制、空間導(dǎo)航、群解碼及物體分類。最近，一種新的命名為連續(xù)吸引子網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)吸引了人們的廣泛興趣。這種網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被成功地用來描述連續(xù)變量，如物體的朝向，運(yùn)動(dòng)方向或空間位置信息，在大腦中是如何儲存及表達(dá)的。最近有心理物理實(shí)驗(yàn)表明連續(xù)吸引子網(wǎng)絡(luò)在大腦的信息處理中有可能起到了更廣泛的作用，即它提供了一個(gè)記錄物體之間相互關(guān)系的框架。我們計(jì)劃在如下幾個(gè)方面展開研究：1）發(fā)展一套數(shù)學(xué)工具來描述感知的物體的相似性是如何由網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)空間的結(jié)構(gòu)來表達(dá)的；2）研究生物系統(tǒng)是如何學(xué)會連續(xù)吸引子網(wǎng)絡(luò)的，以及它們在神經(jīng)信息處理中的作用；3）進(jìn)行一系列心理物理實(shí)驗(yàn)來證明理論的預(yù)測；4）探討連續(xù)吸引子網(wǎng)絡(luò)在機(jī)器學(xué)習(xí)算法上的應(yīng)用。

 

二、腦成像數(shù)據(jù)的信息提取
　　模式識別方法，如支持向量機(jī)，正成為一種有效的工具來提取腦成像數(shù)據(jù)所含有的信息。利用這種方法，人們成功地從腦功能核磁成像數(shù)據(jù)中識別了物體的朝向、位置及類別。因此，這種方法具有廣泛的應(yīng)用前景。應(yīng)用模式識別器一個(gè)最大的障礙是：腦成像數(shù)據(jù)通常有很大的噪音，而且由于實(shí)驗(yàn)時(shí)間的限制，收集到的可用于訓(xùn)練識別器的例子通常會很少。這就導(dǎo)致了在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)中所謂的維數(shù)災(zāi)難問題。因此，盡管腦成像數(shù)據(jù)包含了物體性質(zhì)的足夠信息，一個(gè)沒有得到充分訓(xùn)練的模式識別器極有可能無法讀出這些信息。我們計(jì)劃發(fā)展一套新的模式識別方法來解決這個(gè)困難，并將它推廣到更多的腦成像數(shù)據(jù)分析，比如，腦電圖、腦磁圖、以及光學(xué)成像。