論文の概要: Firing Rate Models as Associative Memory: Excitatory-Inhibitory Balance for Robust Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07388v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 21:40:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:20:05.547874
• Title: Firing Rate Models as Associative Memory: Excitatory-Inhibitory Balance for Robust Retrieval
• Title（参考訳）: 連想記憶としてのフィリングレートモデル:ロバスト検索のための興奮抑制バランス
• Authors: Simone Betteti, Giacomo Baggio, Francesco Bullo, Sandro Zampieri,
• Abstract要約: フィリングレートモデル(Firing rate model)は、神経細胞の局所的な皮質力学を記述するために応用および理論神経科学に広く用いられている力学系である。 本稿では, 再スケールメモリパターンの出現を, 発火速度力学における安定平衡として保証する一般的な枠組みを提案する。 本研究では, 記憶が局所的に, グローバルに安定な条件を解析し, 連想記憶検索のための生物学的に証明可能な, 堅牢なシステムの構築に関する知見を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.961279440272764
• License:
• Abstract: Firing rate models are dynamical systems widely used in applied and theoretical neuroscience to describe local cortical dynamics in neuronal populations. By providing a macroscopic perspective of neuronal activity, these models are essential for investigating oscillatory phenomena, chaotic behavior, and associative memory processes. Despite their widespread use, the application of firing rate models to associative memory networks has received limited mathematical exploration, and most existing studies are focused on specific models. Conversely, well-established associative memory designs, such as Hopfield networks, lack key biologically-relevant features intrinsic to firing rate models, including positivity and interpretable synaptic matrices that reflect excitatory and inhibitory interactions. To address this gap, we propose a general framework that ensures the emergence of re-scaled memory patterns as stable equilibria in the firing rate dynamics. Furthermore, we analyze the conditions under which the memories are locally and globally asymptotically stable, providing insights into constructing biologically-plausible and robust systems for associative memory retrieval.
• Abstract（参考訳）: フィリングレートモデル(Firing rate model)は、神経細胞の局所的な皮質力学を記述するために応用および理論神経科学に広く用いられている力学系である。 神経活動のマクロな視点を提供することにより、これらのモデルは振動現象、カオス的行動、連想的記憶過程の研究に不可欠である。 広く使われているにもかかわらず、アソシエーションメモリネットワークへの発射速度モデルの適用は数学的な探索に限られており、既存の研究のほとんどは特定のモデルに焦点を当てている。 逆に、ホップフィールドネットワークのようなよく確立された連想記憶設計は、興奮的相互作用と阻害的相互作用を反映する正の正や解釈可能なシナプス行列を含む、発火速度モデルに固有の重要な生物学的関連特徴を欠いている。 このギャップに対処するため、我々は再スケールメモリパターンの出現を、発火速度のダイナミクスにおける安定した平衡として保証する一般的なフレームワークを提案する。 さらに, 記憶が局所的に, グローバルに漸近的に安定している状況を分析し, 連想記憶検索のための生物学的に証明可能な, 堅牢なシステム構築に関する知見を提供する。

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