预测性学习如何塑造海马认知地图

近日，研究人员在bioRxiv发表了一项预印本研究，提出大脑通过预测性学习构建贝叶斯认知地图。传统模型假设位置可直接观测，忽略了感知不确定性，而贝叶斯理想观察者模型明确结合了感知推断，更准确地复现了位置细胞的关键特性，如位置场宽度、面积和密度。

通过解析论证和数值模拟，研究显示递归处理是构建认知地图的必要条件。该模型在不同环境中均表现出色，为理解大脑如何在噪音和歧义中导航提供了新框架。

注意：本研究为预印本，尚未经过同行评审。