2024年10月16日，清华大学心理学系长聘副教授弭元元老师为我院师生做了题为“序列信息加工的神经计算机制及其应用研究”的学术报告，介绍了在时空模式识别的类脑算法方面所做的研究。

首先，弭元元教授介绍了时空模式识别的两大挑战：如何整合时间和空间信息以及如何整合顺序信息。基于此，弭老师介绍了她最近的两个研究工作。在第一个工作中，利用库网络模块模拟视网膜，保存活动模式，决策模块模拟上丘，通过监督学习训练库网络与决策模块之间的连接，发现在真实的范例（如Looming刺激、步态识别等）中，该模型与与其他深度学习算法相比，表现是最好的。在第二个工作中，弭元元教授及其课题组探究了循环神经回路是如何表示时间序列的抽象顺序结构的，经过适当的训练，模型能够学习树形结构顺序，且这个抽象的时间顺序模板并不依赖于具体的内容特征，更多是在抽象层面上的语句拓扑和几何结构的结构性表达。随后通过迁移学习任务的消融实验，证明如果新的时间序列与已有时间序列共享相同或部分相同的拓扑结构，那么时间序列模板的重复使用可以显著加速新时间序列的学习，证明了抽象结构表征的学习在时间序列学习过程中重要性。

讲座结束后，在场的师生积极提问，与弭元元教授进行了深入的交流，既增加了领域内的学术交流，又拓宽了广大师生的研究视野。

供稿：邵宇秀

编辑：郝林青

审核：李 辉