Transformative neural representations support long-term episodic memory

召回 情景记忆 语义记忆 编码(内存) 长期记忆 计算机科学 外显记忆 重建记忆 内存错误 认知心理学 刺激(心理学) 视觉短时记忆 认知科学 心理学 认知 人工智能 神经科学 工作记忆
作者
Jing Liu,Hui Zhang,Tao Yu,Liankun Ren,Duanyu Ni,Qinhao Yang,Baoqing Lu,Liang Zhang,Nikolai Axmacher,Gui Xue
出处
期刊:Science Advances [American Association for the Advancement of Science]
卷期号:7 (41) 被引量:45
标识
DOI:10.1126/sciadv.abg9715
摘要

Memory is often conceived as a dynamic process that involves substantial transformations of mental representations. However, the neural mechanisms underlying these transformations and their role in memory formation and retrieval have only started to be elucidated. Combining intracranial EEG recordings with deep neural network models, we provide a detailed picture of the representational transformations from encoding to short-term memory maintenance and long-term memory retrieval that underlie successful episodic memory. We observed substantial representational transformations during encoding. Critically, more pronounced semantic representational formats predicted better subsequent long-term memory, and this effect was mediated by more consistent item-specific representations across encoding events. The representations were further transformed right after stimulus offset, and the representations during long-term memory retrieval were more similar to those during short-term maintenance than during encoding. Our results suggest that memory representations pass through multiple stages of transformations to achieve successful long-term memory formation and recall.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
SciGo完成签到,获得积分10
1秒前
坐亭下发布了新的文献求助10
2秒前
tt666发布了新的文献求助10
2秒前
忘年交发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
西西西发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
苹果灰狼发布了新的文献求助10
5秒前
trionessky发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
852应助886采纳,获得10
6秒前
ballon发布了新的文献求助10
7秒前
小马完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
魏儒蕾发布了新的文献求助10
7秒前
9秒前
tiamr完成签到,获得积分10
9秒前
Ava应助akjhd采纳,获得10
10秒前
10秒前
12秒前
蓝天发布了新的文献求助10
13秒前
长安完成签到,获得积分10
14秒前
七七丫发布了新的文献求助10
14秒前
共享精神应助狂野灵波采纳,获得10
14秒前
14秒前
虚拟的清炎完成签到 ,获得积分10
15秒前
西西西完成签到,获得积分10
15秒前
qiuyu发布了新的文献求助10
15秒前
chai完成签到,获得积分10
15秒前
校笑笑发布了新的文献求助10
16秒前
XO发布了新的文献求助10
16秒前
隐形曼青应助tt666采纳,获得10
16秒前
Leon完成签到,获得积分10
17秒前
17秒前
17秒前
17秒前
aa完成签到,获得积分10
17秒前
一区种子选手完成签到,获得积分10
17秒前
17秒前
高分求助中
Adhesion Science: Principles & Practice 1234
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Introduction to Cosmetic Formulation and Technology, 2nd Edition 400
Petrology and Plate Tectonics,2025 400
Burger's Medicinal Chemistry and Drug Discovery 400
A Step-by-Step Guide to Qualitative Data Coding 2nd Edition 400
Programming for Chemical Engineers Using C, C++, and MATLAB 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6701317
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8443005
关于积分的说明 18035839
捐赠科研通 5936967
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2989024
邀请新用户注册赠送积分活动 1964895
关于科研通互助平台的介绍 1908534