自监督框架从短时运动轨迹识别大鼠身份与学习进展

Ping Zhang 等作者提出一种自监督表征学习框架，以时间邻近性作为监督信号，直接从自由活动大鼠的运动轨迹中学习紧凑表征，无需人工定义行为状态或运动学特征。 作者称，仅 1 秒的轨迹即包含学习与身份信息：自我中心姿态动态更能预测身份，环境中心运动更能预测学习相关变化，两者在交替任务组的决策节点处信号最强。该方法在身份与学习相关指标的预测上优于现有方法，代码已开源。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。