Topological spatial coding for rapid generalization in the hippocampal formation
Notice bibliographique
Résumé
The brain navigates complex environments by combining entorhinal grid codes with hippocampal place codes. Although grid codes effectively represent a current environment's geometry, their capacity to generalize across topologically analogous environments with different reward and state structures remains poorly understood. We introduce topology-aware grid coding (TAG), a computational theory that leverages topological invariance to generalize to new environments with the same topological structure but with different geometry. Drawing on the Euler characteristic from algebraic topology, TAG integrates complementary neural codes built on foundational grid bases: place codes serving as 0D vertices for self-localization, boundary codes acting as 1D edges to learn policy-independent grid codes through state prediction errors, and corner codes functioning as 2D faces for identifying topologically significant states. TAG grid codes remain stable under topology-preserving deformations yet discriminate among non-isomorphic structures. TAG develops policy-independent grid codes for novel structures more rapidly and robustly than existing approaches, balancing structure and policy encoding for multi-subgoal navigation without extensive planning. Finally, we show that TAG is compatible with transformer architectures, enabling its integration into scalable neural networks. Together, the TAG theory describes the essential nature of geometric objects to explain how the entorhinal-hippocampal system maps the unique topological structure of spaces.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».