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《Nature Machine Intelligence》上的一项研究提出了GCML，这是一种神经形态模型，利用认知地图中的神经采样进行目标导向的想象与规划，能够实现节能且自适应的解决问题。该研究还提供了一个教育工具，便于动手实验。
本文提出gradCSCG，一种对克隆结构因果图算法的可微重构，用于直接从图像序列端到端学习认知地图，并结合向量量化变分自编码器。