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論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2025-03-05
摘要
感覺系統似乎學會將傳入的感覺訊息轉化為感知表徵或“對象”，從而可以在最少的明確監督下通知和指導行為。在這裡，我們建議聽覺系統可以透過使用時間作為監督者來實現這一目標，即透過學習時間上規律的刺激特徵。我們將證明這個過程產生的特徵空間足以支持聽覺感知的基本計算。詳細地，我們考慮區分自然聽覺物件的原型類別實例（即恒河猴發聲）的問題。我們在兩個與行為學相關的任務中測試辨別力：在雜亂的聲學背景中的辨別力和區分新穎範例的概括力。我們表明，學習這些時間規則特徵的演算法比傳統的特徵選擇演算法（即主成分分析和獨立成分分析）提供更好或等效的區分和泛化。我們的研究結果表明，聽覺刺激的緩慢時間特徵可能足以解析聽覺場景，並且聽覺大腦可以利用這些緩慢變化的時間特徵。