Mixed selectivity: when neurons stopped looking like specialists
3.3
来源：
Nature
关键字：
neural coding
发布时间：
2025-11-26 04:20
摘要：
该文章探讨了神经元的混合选择性，指出许多神经元在复杂认知任务中并不遵循传统的选择性规则，而是对任务变量的非线性组合做出反应。这种混合选择性为神经活动的几何形状与行为表现之间的联系提供了重要的计算优势，强调了在复杂任务中神经元的多样性和高维表征的重要性。
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关键证据
探讨了神经元的混合选择性及其在复杂认知任务中的重要性
引用了Rigotti等人的研究成果
强调了高维神经表征的计算优势
真实性检查
否
AI评分总结
该文章探讨了神经元的混合选择性，指出许多神经元在复杂认知任务中并不遵循传统的选择性规则，而是对任务变量的非线性组合做出反应。这种混合选择性为神经活动的几何形状与行为表现之间的联系提供了重要的计算优势，强调了在复杂任务中神经元的多样性和高维表征的重要性。