論文の概要: The distribution of inhibitory neurons in the C. elegans connectome
facilitates self-optimization of coordinated neural activity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.15272v1
- Date: Wed, 28 Oct 2020 23:11:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-02 06:22:52.748387
- Title: The distribution of inhibitory neurons in the C. elegans connectome
facilitates self-optimization of coordinated neural activity
- Title（参考訳）: C. elegans Connectomeにおける抑制ニューロンの分布は協調神経活動の自己最適化を促進する
- Authors: Alejandro Morales and Tom Froese
- Abstract要約: 線虫Caenorhabditis elegansの神経系は、昆虫のサイズが小さいにもかかわらず著しく複雑である。
一般的な課題は、システムレベルでの神経組織と神経活動の関係をよりよく理解することである。
我々は,各ニューロンの神経伝達物質同定を近似した,C. elegans Connectomeの抽象シミュレーションモデルを実装した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.15296214629433
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The nervous system of the nematode soil worm Caenorhabditis elegans exhibits
remarkable complexity despite the worm's small size. A general challenge is to
better understand the relationship between neural organization and neural
activity at the system level, including the functional roles of inhibitory
connections. Here we implemented an abstract simulation model of the C. elegans
connectome that approximates the neurotransmitter identity of each neuron, and
we explored the functional role of these physiological differences for neural
activity. In particular, we created a Hopfield neural network in which all of
the worm's neurons characterized by inhibitory neurotransmitters are assigned
inhibitory outgoing connections. Then, we created a control condition in which
the same number of inhibitory connections are arbitrarily distributed across
the network. A comparison of these two conditions revealed that the biological
distribution of inhibitory connections facilitates the self-optimization of
coordinated neural activity compared with an arbitrary distribution of
inhibitory connections.
- Abstract（参考訳）: 線虫由来の土壌性線虫caenorhabditis elegansの神経系は、小ささにもかかわらず著しく複雑である。
一般的な課題は、抑制結合の機能的役割を含む、システムレベルでの神経組織と神経活動の関係をより深く理解することである。
ここでは,各ニューロンの神経伝達物質同一性に近似するc. elegansコネクトームの抽象シミュレーションモデルを実装し,神経活動におけるこれらの生理的差異の機能的役割について検討した。
特に、抑制性神経伝達物質によって特徴づけられる全てのワームのニューロンが抑制性外部接続に割り当てられるホップフィールドニューラルネットワークを開発した。
そして,同じ数の抑制接続がネットワーク全体に任意に分布する制御条件を作成した。
これらの2つの条件を比較すると、抑制結合の生物学的分布が協調神経活動の自己最適化を促進することが示され、抑制結合の任意の分布と比較された。
関連論文リスト
- NeuroPath: A Neural Pathway Transformer for Joining the Dots of Human Connectomes [4.362614418491178]
本稿では, FCのユビキタスインスタンスが, SCによって物理的に配線された神経経路(デトゥール)によってどのようにサポートされているかを明らかにするために, トポロジカルデトゥールの概念を導入する。
機械学習のclich'eでは、SC-FCカップリングの基礎となるマルチホップデトゥール経路により、新しいマルチヘッド自己保持機構を考案することができる。
バイオインスパイアされたニューロパス(NeuroPath)と呼ばれる深層モデルを提案し,これまでにない量のニューロイメージから有意な結合性特徴表現を求める。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-26T03:40:12Z) - Two-compartment neuronal spiking model expressing brain-state specific apical-amplification, -isolation and -drive regimes [0.7255608805275865]
脳状態特異的神経機構は、過去と文脈の知識を現在の、入ってくる証拠の流れと統合する上で重要な役割を担っている。
この研究の目的は、脳の状態に応じた学習を支援するのに不可欠な特徴を組み込んだ2成分のスパイクニューロンモデルを提供することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-10T14:16:46Z) - Contrastive-Signal-Dependent Plasticity: Self-Supervised Learning in Spiking Neural Circuits [61.94533459151743]
この研究は、スパイキングネットワークのシナプスを調整するための神経生物学的に動機づけられたスキームを設計することの課題に対処する。
我々の実験シミュレーションは、繰り返しスパイクネットワークを訓練する際、他の生物学的に証明可能なアプローチに対して一貫した優位性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-30T02:40:28Z) - Self-Evolutionary Reservoir Computer Based on Kuramoto Model [1.7072337666116733]
生物学的にインスパイアされたニューラルネットワークとして、貯水池コンピューティング(RC)は情報処理においてユニークなアドバンテージを持っている。
本研究では,人的知識を必要とせず,手元にある特定の問題に適応できる構造的自律開発貯水池計算モデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-25T15:53:39Z) - Constraints on the design of neuromorphic circuits set by the properties
of neural population codes [61.15277741147157]
脳内では、情報はコード化され、伝達され、行動を伝えるために使用される。
ニューロモルフィック回路は、脳内のニューロンの集団が使用するものと互換性のある方法で情報を符号化する必要がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-08T15:16:04Z) - A Neural Network Based Automated IFT-20 Sensory Neuron Classifier for
Caenorhabditis elegans [0.0]
組織間比較は、機能ネットワークの全脳分析を含む幅広い研究を可能にする。
線虫 Caenorhabditis elegans における単細胞分解能のパンニューロンイメージングの最近の進歩は、すべての到達範囲におけるニューロンの同定、追跡、活動監視をもたらした。
高い精度で神経細胞を同定する主な障壁は、成人のC. elegansでは神経細胞の体の位置がステレオタイプ化されていないことである。
単色蛍光画像のみを用いた別の神経細胞識別手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-24T00:17:26Z) - POPPINS : A Population-Based Digital Spiking Neuromorphic Processor with
Integer Quadratic Integrate-and-Fire Neurons [50.591267188664666]
2つの階層構造を持つ180nmプロセス技術において,集団に基づくディジタルスパイキングニューロモルフィックプロセッサを提案する。
提案手法は,生体模倣型ニューロモルフィックシステム,低消費電力,低遅延推論処理アプリケーションの開発を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-19T09:26:34Z) - Continuous Learning and Adaptation with Membrane Potential and
Activation Threshold Homeostasis [91.3755431537592]
本稿では,MPATH(Membrane Potential and Activation Threshold Homeostasis)ニューロンモデルを提案する。
このモデルにより、ニューロンは入力が提示されたときに自動的に活性を調節することで動的平衡の形式を維持することができる。
実験は、モデルがその入力から適応し、継続的に学習する能力を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-22T04:01:32Z) - Modeling the Nervous System as An Open Quantum System [4.590533239391236]
本稿では,ニューロン同士の相互作用をシミュレートする多ニューロン相互作用系のニューラルネットワークモデルを提案する。
我々は、デンドライト、軸索、シナプスを含む神経細胞周囲を物理的にモデル化する。
このモデルはランダムニューロンとニューロンの相互作用を発生させることができ、神経系における情報伝達の過程を物理的に記述するのに適している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-18T10:17:09Z) - And/or trade-off in artificial neurons: impact on adversarial robustness [91.3755431537592]
ネットワークに十分な数のOR様ニューロンが存在すると、分類の脆さと敵の攻撃に対する脆弱性が増加する。
そこで我々は,AND様ニューロンを定義し,ネットワーク内での割合を増大させる対策を提案する。
MNISTデータセットによる実験結果から,本手法はさらなる探索の方向として有望であることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-15T08:19:05Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。