神経多様体（Neural manifolds）

時間tにおける１つの神経細胞の活動を１つの軸に反映させていくと、多細胞の活動を多次元空間における一点として表現できる。

これをt=0, 1, 2 ... と続けていくと、高次元空間における点の変化（軌道(trajectory)）が見える。

神経活動は高次元空間全体を探索するのではなく、実際は限定された領域内で活動する

つまり、神経細胞集団は低次元空間で活動していると見なすことができる

日本語でわかりやすい教材があんまりないNaa_tsure.icon*2

英語だとこの動画がわかりやすいのでおすすめ

Neural manifolds - The Geometry of Behaviour

https://youtu.be/QHj9uVmwA_0

‘Manifold’ means a topological space that locally resembles a Euclidean space in mathematics. The term ‘neural manifold’ has been used to refer to a broad set of geometric structures in neural populati‘on activity underlying various cognitive tasks, although these population structures in real neural data are often no longer technically ‘manifolds’ in a mathematical sense, mainly due to the presence of neural noise and but also often due to the sparse input sampling.

from Neural population geometry: An approach for understanding biological and artificial neural networks

トポロジー(topology)

アトラクター(Attractor)

幾何学的アプローチ(geometric approaches)

これをメカニズム（mechanism）と捉えられるかは諸説ある

例えばKonrad P. Kordingによる記事、Attractors are usually not mechanisms