Symmetries and Continuous Attractors in Disordered Neural Circuits
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A major challenge in neuroscience is reconciling idealized theoretical models with complex, heterogeneous experimental data. We address this challenge through continuous-attractor networks, which model how neural circuits represent continuous variables such as head direction or spatial location through collective dynamics. Classical continuous-attractor models rely on continuous symmetry in the recurrent weights to generate a manifold of stable states, predicting tuning curves that are identical up to shifts. However, mouse head-direction cells exhibit substantial heterogeneity in their responses, seemingly incompatible with this classical picture. We demonstrate that mammalian circuits could nevertheless rely on the same dynamical mechanisms as classical continuous-attractor models. We construct recurrent neural networks directly from experimental head-direction tuning curves that exhibit quasi-continuous-attractor dynamics, then develop a statistical generative process quantitatively capturing the structure of tuning heterogeneity. This enables large- N analysis, where we show through dynamical mean-field theory that these networks become equivalent to classical ring-attractor models, with Mexican-hat interactions and continuous symmetry that is spontaneously broken, leading to bump states. In the seemingly disordered weights, the continuous symmetry essential to classical models is reflected through eigenvalue degeneracies, positioning spectral structure as a target for detecting continuous-attractor circuits in connectome data. We extend this framework to two-dimensional symmetries, constructing grid-cell models that similarly reduce to classical toroidal attractors. Our work demonstrates that the dynamical mechanisms of classical continuous-attractor models may operate not only in small brains or idealized systems but also in complex mammalian circuits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».