Predictive pursuit emerges in high-dimensional recurrent neural networks
Este estudo demonstra que a perseguição preditiva em redes neurais recorrentes de alta dimensão emerge por meio do desenvolvimento de previsões internas de alvos e representações egocêntricas, exigindo uma classificação de rede suficiente para suportar a codificação alocêntrica e alinhando-se ao comportamento observado em roedores.