適應性、抗漂移與終身學習解碼器

表徵漂移

指個別神經元對同一刺激、動作或任務的反應,在數日至數週的時間尺度上緩慢而持續地改變,即使行為與表現維持穩定亦然。今日對向右伸手放電的神經元,下週可能放電變少、變得不同、甚至完全不放電,然而整個族群仍持續表徵向右伸手。漂移在海馬迴、後頂葉皮質、嗅(梨狀)皮質中證據最為明確,在感覺與運動皮質中的程度則較有爭議;其成因(持續的突觸更替、可塑性、內在狀態變化)至今仍未有定論。

對腦機介面而言,這是核心的對手:解碼器是一個從所測神經特徵到意圖輸出的固定映射,而漂移會悄然使該映射失效。關鍵在於,真實紀錄中觀察到的日間變化,是真正的生物性漂移與非生物性紀錄不穩定的混合,兩者在電極端難以分離。一項關鍵的實證發現緩和了此困境——雖然單一神經元的調諧會漂移,低維的族群動力學(神經流形)往往穩定得多,這正是潛在空間穩定化與抗漂移解碼之所以可行的根本原因。

表徵漂移(生物性)與紀錄不穩定(硬體性)都會在解碼器輸入端造成分布偏移,但需要不同的補救方式;混淆兩者會導致誤判失敗的來源。

又稱
neural drifttuning driftdrift of neural codes