論文の概要: Place Cells as Multi-Scale Position Embeddings: Random Walk Transition Kernels for Path Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.14806v4
• Date: Fri, 24 Oct 2025 22:28:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 17:41:21.550816
• Title: Place Cells as Multi-Scale Position Embeddings: Random Walk Transition Kernels for Path Planning
• Title（参考訳）: マルチスケール位置埋め込みとしてのプレースセル:経路計画のためのランダムウォーク遷移カーネル
• Authors: Minglu Zhao, Dehong Xu, Deqian Kong, Wen-Hao Zhang, Ying Nian Wu,
• Abstract要約: 海馬は、集合的な場所細胞活動を通じて認知地図を符号化することで、空間ナビゲーションをサポートする。 この枠組みでは、内積または同値な埋め込み間のユークリッド距離は、複数のスケールにわたる遷移確率の観点から、位置間の類似性を符号化する。 非負性性と内産物構造の組み合わせは自然に空間性を誘導し、場所細胞の局所的な発火場を原則的に説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.129849610367465
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The hippocampus supports spatial navigation by encoding cognitive maps through collective place cell activity. We model the place cell population as non-negative spatial embeddings derived from the spectral decomposition of multi-step random walk transition kernels. In this framework, inner product or equivalently Euclidean distance between embeddings encode similarity between locations in terms of their transition probability across multiple scales, forming a cognitive map of adjacency. The combination of non-negativity and inner-product structure naturally induces sparsity, providing a principled explanation for the localized firing fields of place cells without imposing explicit constraints. The temporal parameter that defines the diffusion scale also determines field size, aligning with the hippocampal dorsoventral hierarchy. Our approach constructs global representations efficiently through recursive composition of local transitions, enabling smooth, trap-free navigation and preplay-like trajectory generation. Moreover, theta phase arises intrinsically as the angular relation between embeddings, linking spatial and temporal coding within a single representational geometry.
• Abstract（参考訳）: 海馬は、集合的な場所細胞活動を通して認知地図を符号化することで空間ナビゲーションをサポートする。 多段階ランダムウォーク遷移核のスペクトル分解から導かれる非負の空間埋め込みとして位置細胞集団をモデル化する。 この枠組みでは、内積または同値な埋め込み間のユークリッド距離は、複数のスケールにわたる遷移確率の観点から位置間の類似性を符号化し、隣接性の認知地図を形成する。 非負性性と内産物構造の組み合わせは自然に空間性を誘導し、明示的な制約を課さずに場所細胞の局所的な発火場を原則的に説明する。 拡散スケールを定義する時間パラメータは、海馬の背腹階層と整合して、フィールドサイズも決定する。 本研究では,局所遷移の帰納的構成によってグローバル表現を効率的に構築し,スムーズでトラップフリーなナビゲーションとプレプレイのような軌道生成を実現する。 さらに、テータ位相は、単一の表現幾何学において空間的および時間的符号化をリンクする埋め込みの間の角関係として本質的に生じる。

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