神经机制与关系学习：神经网络中的快速知识重组 背景介绍 人类和动物具备一种惊人的能力，能够从有限的经验中学习项目之间的关系（如刺激、物体和事件），从而实现结构化泛化和快速信息整合。这种关系学习的一个基本类型是顺序学习，它使得个体能够进行传递性推理（例如，若a > b且b > c，则a > c）以及列表链接（例如，a > b > c和d > e > f在得知c > d后迅速重组为a > b > c > d > e > f）。尽管这一领域已有长期研究，但传递性推理和快速知识重组的神经生物学机制仍然不明确。本文通过赋予神经网络以神经调制的突触可塑性（允许自我导向学习）并通过人工元学习（学习如何学习）来识别这些机制，展示了神经网络如何执行传递性推理和列表链接，并进一步表达了在人类和动物中广泛观察到的...