論文の概要: Precision estimation and second-order prediction errors in cortical circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16046v1
• Date: Wed, 27 Sep 2023 21:58:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-29 18:38:53.676721
• Title: Precision estimation and second-order prediction errors in cortical circuits
• Title（参考訳）: 皮質回路における精度推定と2次予測誤差
• Authors: Arno Granier, Mihai A. Petrovici, Walter Senn and Katharina A. Wilmes
• Abstract要約: 大脳皮質予測誤差の最小化は、知覚、行動、学習に基づく大脳皮質の重要な標準計算であると考えられている。 ここでは、皮質領域が他の領域での活動を予測するだけでなく、予測の精度を共同で推定する必要があるという仮定の下で予測誤差を最小化する神経力学を導出する。 2次誤差は、誤り訂正学習規則を通じて精度推定に責任があるシナプスの重みを学習するために用いられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3647343679538835
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Minimization of cortical prediction errors is believed to be a key canonical computation of the cerebral cortex underlying perception, action and learning. However, it is still unclear how the cortex should form and use knowledge about uncertainty in this process of prediction error minimization. Here we derive neural dynamics minimizing prediction errors under the assumption that cortical areas must not only predict the activity in other areas and sensory streams, but also jointly estimate the precision of their predictions. This leads to a dynamic modulatory balancing of cortical streams based on context-dependent precision estimates. Moreover, the theory predicts the existence of second-order prediction errors, i.e. errors on precision estimates, computed and propagated through the cortical hierarchy alongside classical prediction errors. These second-order errors are used to learn weights of synapses responsible for precision estimation through an error-correcting synaptic learning rule. Finally, we propose a mapping of the theory to cortical circuitry.
• Abstract（参考訳）: 皮質予測誤差の最小化は、知覚、行動、学習の基礎にある大脳皮質の標準的計算であると考えられている。 しかし、この予測誤差最小化の過程において、大脳皮質がどのように形成され、不確実性に関する知識を使用するべきかはまだ不明である。 ここでは、皮質領域が他の領域や感覚の流れの活動を予測するだけでなく、予測の精度を共同で推定する必要があるという仮定の下で予測誤差を最小化する神経力学を導出する。 これにより、文脈依存的精度推定に基づく皮質ストリームの動的変調バランスが導かれる。 さらに、この理論は2次予測誤差、すなわち精度推定誤差の存在を予測し、古典的な予測誤差とともに皮質階層を通じて計算・伝播する。 これらの二階誤差は、誤り訂正型シナプス学習規則を通じて精度推定に責任のあるシナプスの重みを学習するために用いられる。 最後に,この理論の皮質回路へのマッピングを提案する。

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