通过双向递归门控对大脑中的注意力与绑定进行建模

大脑如何知道该看什么

每一刻，你的眼睛向大脑传送的信息远远超过你能有意识注意到的量。然而，你能轻松在人群中认出朋友、跟随一辆行驶的汽车，或在杂乱的桌面上寻找钥匙。这种聚焦重要信息、将正确特征联系在一起并忽略干扰的能力被称为注意力。本文介绍了一种新的类脑计算模型，旨在解释为何这么多不同形式的注意力现象可以由单一的底层机制产生。

引用: Salehi, S., Lei, J., Benjamin, A.S. et al. Modeling attention and binding in the brain through bidirectional recurrent gating. Nat Commun 17, 4072 (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-72146-9

关键词: 视觉注意力, 特征绑定, 递归神经网络, 计算神经科学, 类脑人工智能