論文の概要: Two-compartment neuronal spiking model expressing brain-state specific
apical-amplification, -isolation and -drive regimes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06074v1
- Date: Fri, 10 Nov 2023 14:16:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-13 15:09:07.096674
- Title: Two-compartment neuronal spiking model expressing brain-state specific
apical-amplification, -isolation and -drive regimes
- Title（参考訳）: 脳状態特異的apical-amplification,-isolation,-drive regimeを発現する2成分神経スパイキングモデル
- Authors: Elena Pastorelli, Alper Yegenoglu, Nicole Kolodziej, Willem Wybo,
Francesco Simula, Sandra Diaz, Johan Frederik Storm, Pier Stanislao Paolucci
- Abstract要約: 脳状態特異的神経機構は、過去の知識と文脈的知識と、現在の、入ってくる証拠の流れを組み合わせるのに役立つ。
本研究の目的は、脳-状態特化学習をサポートするのに不可欠な特徴を含む、2成分スパイクニューロンモデルを提供することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7528462379265576
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: There is mounting experimental evidence that brain-state specific neural
mechanisms supported by connectomic architectures serve to combine past and
contextual knowledge with current, incoming flow of evidence (e.g. from sensory
systems). Such mechanisms are distributed across multiple spatial and temporal
scales and require dedicated support at the levels of individual neurons and
synapses. A prominent feature in the neocortex is the structure of large, deep
pyramidal neurons which show a peculiar separation between an apical dendritic
compartment and a basal dentritic/peri-somatic compartment, with distinctive
patterns of incoming connections and brain-state specific activation
mechanisms, namely apical-amplification, -isolation and -drive associated to
the wakefulness, deeper NREM sleep stages and REM sleep. The cognitive roles of
apical mechanisms have been demonstrated in behaving animals. In contrast,
classical models of learning spiking networks are based on single compartment
neurons that miss the description of mechanisms to combine apical and
basal/somatic information. This work aims to provide the computational
community with a two-compartment spiking neuron model which includes features
that are essential for supporting brain-state specific learning and with a
piece-wise linear transfer function (ThetaPlanes) at highest abstraction level
to be used in large scale bio-inspired artificial intelligence systems. A
machine learning algorithm, constrained by a set of fitness functions, selected
the parameters defining neurons expressing the desired apical mechanisms.
- Abstract（参考訳）: コネクトロミックアーキテクチャによって支持される脳状態特異的神経機構が、過去の知識と文脈的知識を現在の、例えば感覚システムから来るエビデンスの流れとを結びつけるのに役立つという実験的な証拠が生まれている。
このようなメカニズムは、複数の空間的および時間的スケールに分散し、個々のニューロンとシナプスのレベルに専用の支持を必要とする。
新皮質の顕著な特徴は、円錐状樹状突起と基底状樹状/近位体間区画の特異な分離を示す大きな錐体ニューロンの構造であり、入射する接続のパターンと脳状態特異的活性化機構、すなわち、覚醒、深いNREM睡眠ステージ、REM睡眠に関連する円錐体増幅、-イソレーション、-ドライブである。
アピカルメカニズムの認知的役割は、行動動物において実証されている。
対照的に、古典的な学習スパイクネットワークのモデルは、根尖情報と基底/体性情報を組み合わせたメカニズムの記述を欠いた単一区画ニューロンに基づいている。
本研究の目的は,脳状態の特定の学習を支援するのに不可欠な機能と,大規模バイオインスパイアされた人工知能システムで使用される,高い抽象レベルでの線形伝達関数(ThetaPlanes)を含む,2部構成のスパイクニューロンモデルを提供することである。
一連の適合関数に制約された機械学習アルゴリズムは、所望の尖端機構を表すニューロンを定義するパラメータを選択した。
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