論文の概要: Synergistic pathways of modulation enable robust task packing within neural dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01316v1
• Date: Fri, 2 Aug 2024 15:12:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-05 13:07:59.460586
• Title: Synergistic pathways of modulation enable robust task packing within neural dynamics
• Title（参考訳）: 調節の相乗的経路は神経力学におけるロバストなタスクパッキングを可能にする
• Authors: Giacomo Vedovati, ShiNung Ching,
• Abstract要約: ニューラルダイナミクスの文脈変調の2つの形態の区別を探索するために、リカレント・ネットワーク・モデルを用いる。 我々はこれらのメカニズムの区別を、それらが引き起こす神経力学のレベルで示す。 これらの特徴は、これらのメカニズムがどのように振る舞うかの相補性と相乗性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding how brain networks learn and manage multiple tasks simultaneously is of interest in both neuroscience and artificial intelligence. In this regard, a recent research thread in theoretical neuroscience has focused on how recurrent neural network models and their internal dynamics enact multi-task learning. To manage different tasks requires a mechanism to convey information about task identity or context into the model, which from a biological perspective may involve mechanisms of neuromodulation. In this study, we use recurrent network models to probe the distinctions between two forms of contextual modulation of neural dynamics, at the level of neuronal excitability and at the level of synaptic strength. We characterize these mechanisms in terms of their functional outcomes, focusing on their robustness to context ambiguity and, relatedly, their efficiency with respect to packing multiple tasks into finite size networks. We also demonstrate distinction between these mechanisms at the level of the neuronal dynamics they induce. Together, these characterizations indicate complementarity and synergy in how these mechanisms act, potentially over multiple time-scales, toward enhancing robustness of multi-task learning.
• Abstract（参考訳）: 脳ネットワークが複数のタスクを同時に学習し、管理する方法を理解することは、神経科学と人工知能の両方に関心がある。 この点において、理論神経科学における最近の研究スレッドは、リカレントニューラルネットワークモデルとその内部ダイナミクスがマルチタスク学習をどのように実現するかに焦点を当てている。 異なるタスクを管理するには、タスクのアイデンティティやコンテキストに関する情報をモデルに伝達するメカニズムが必要である。 本研究では、リカレントネットワークモデルを用いて、ニューラルダイナミクスの文脈的調節の2つの形態、神経興奮性のレベル、シナプス強度のレベルでの区別を探索する。 我々は,これらのメカニズムを機能的成果の観点から特徴付け,コンテキストのあいまいさに対する頑健さと,関連して,複数のタスクを有限サイズネットワークにパックする効率に焦点をあてる。 また、これらのメカニズムを、それらが引き起こす神経力学のレベルにおいて区別することも示す。 これらの特徴は、これらのメカニズムがマルチタスク学習の堅牢性を高めるために、潜在的に複数の時間スケールでどのように振舞うかの相補性と相乗性を示している。

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