論文の概要: How much of fly walking is written in the wiring?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.38665v1
- Date: Tue, 29 Sep 2026 23:47:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-01 18:57:26.838006
- Title: How much of fly walking is written in the wiring?
- Title(参考訳): イエバエの歩いた距離は、配線でどれくらい書かれていますか。
- Abstract要約: 2つの独立したショウジョウバエコネクトームの脚運動系をシミュレートする。
それぞれを、その構造を徐々に保存する6つのリワイヤネットワークのファミリーと比較する。
リズムは一般的なものだが、反抗的な調整はそうではない。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.988513485175193
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Connectome models of the fly nerve cord generate walking-like motor rhythms, but oscillation alone does not show that the specific wiring matters. Here we provide, to our knowledge, the first test of which features of motor output depend on the specific wiring. We simulated the leg motor systems of two independent Drosophila connectomes, with synapse counts as fixed weights and glutamatergic synapses treated as inhibitory, and compared each with six families of rewired networks that preserve progressively more of its structure, using pre-registered criteria. We find that rhythm is generic but antagonist coordination is not: many rewired networks were more rhythmic than the real ones, yet the real wiring coordinated antagonistic motor pools more strongly than every rewired network, most of all at the thorax--coxa joint. We trace this specificity to how premotor input is allocated between antagonistic pools. Both connectomes carry Sherrington's reciprocal innervation---neurons that excite one pool inhibit its antagonist---and no rewired network does. Reassigning premotor inputs between the pools abolished coordination even when motor neurons' typical input strength changed little (all pre-registered criteria met in one connectome; same direction in the other). Coordination, not rhythm, therefore reveals whether a connectome model's wiring matters.
- Abstract(参考訳): ハエ神経のコネクトームモデルは歩行のような運動リズムを生成するが、振動だけでは特定の配線が重要であることを示さない。
ここでは、我々の知る限り、モータ出力の特徴が特定の配線に依存する最初のテストを提供します。
独立系ショウジョウバエコネクトーム2種の脚運動系をシミュレートし, シナプスを固定重量とし, グルタミン酸作動性シナプスを阻害作用として処理し, それぞれ6種類のリワイヤドネットワーク群と比較した。
多くのリワイヤド・ネットワークは実際のネットワークよりもリズミカルだったが、実際のリワイヤド・モーター・プールはすべてのリワイヤド・ネットワークよりも強く、そのほとんどはトラックス-コクサ関節にある。我々はこの特異性から、プレモーター・インプットがアンタゴニスト・プール間でどのように割り当てられているかを辿っている。
プール間のプリモータ入力の再割り当ては、運動ニューロンの典型的な入力強度が変化しても調整を廃止した(全ての事前登録基準は1つのコネクトームで満たされ、もう1つの方向が同じ)。
したがって、リズムではなくコーディネーションはコネクトームモデルの配線が重要であるかどうかを明らかにする。
関連論文リスト
- Frame-Coded Legged Locomotion over Noisy Terrain [16.101434334353424]
未舗装の地形上での開ループ多脚移動は, ノイズの多い水路上での物質輸送と解釈されている。
ここでは、消去を伴う量子化有限フレーム展開として移動を定式化する。
確率 q の独立に残った接触に対して、ランダムな歩行フレームは、すべてのアナログレート Rq で正確な再構成を許す。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-09T14:55:58Z) - Learning the Brain's Dynamics as a Port-Hamiltonian System: A GNN-Surrogate Metriplectic Twin for Non-Equilibrium Cortical Dynamics and Closed-Loop Neuromodulation [0.09229852843814058]
我々は、ポート・ハミルトン系として、安静時および運動画像BCI条件で記録されたヒト運動野をモデル化した。
メトトレクティックな定式化は、安静大脳皮質を明示的な代謝ポートによって維持される非平衡定常状態に配置する。
生成しないモデル非依存の動的不変量に対してフリーランニングモデルをスコアリングする。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-11T18:44:54Z) - Low-power analogue neural networks with trainable nonlinear connections for continuous control [54.59241649882409]
物理ニューラルネットワークはアナログデバイス物理を直接計算することで低消費電力の機械学習を約束する。
トレーニング可能な非線形関数を接続上に配置し、各物理接続を学習可能な計算要素とする。
その利点はタスク依存であり、物理的基盤の滑らかさから従うことが分かる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-21T15:55:23Z) - Input-driven circuit reconfiguration in critical recurrent neural networks.Marcelo O. Magnasco [0.0]
入力のみを用いて経路を「オンフライ」に再構成できる,非常に単純な単一層再帰ネットワークを提案する。
このネットワークは、信号の伝搬を各領域に沿ってのみ評価することで、古典的な接続性問題を解決する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-23T20:15:23Z) - Leveraging Low-Rank and Sparse Recurrent Connectivity for Robust
Closed-Loop Control [63.310780486820796]
繰り返し接続のパラメータ化が閉ループ設定のロバスト性にどのように影響するかを示す。
パラメータが少ないクローズドフォーム連続時間ニューラルネットワーク(CfCs)は、フルランクで完全に接続されたニューラルネットワークよりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-05T21:44:18Z) - Adaptive Rational Activations to Boost Deep Reinforcement Learning [68.10769262901003]
我々は、合理的が適応可能なアクティベーション機能に適合する理由と、ニューラルネットワークへの含意が重要である理由を動機付けている。
人気アルゴリズムに(繰り返しの)アクティベーションを組み込むことで,アタリゲームにおいて一貫した改善がもたらされることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-18T14:53:12Z) - Controlled Perturbation-Induced Switching in Pulse-Coupled Oscillator
Networks [0.0]
ニューラルネットワークは、特定の遷移規則に準拠した、明確に定義された複雑なパターンの集合を生成することができることを示す。
ニューラルシステムにおけるスパイキングの影響について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-02T10:49:56Z) - Closed-loop spiking control on a neuromorphic processor implemented on
the iCub [4.1388807795505365]
混合信号アナログデジタルニューロモルフィックハードウェアに実装した閉ループモータコントローラを提案する。
ネットワークは、ターゲット、フィードバック、エラー信号を符号化することで比例制御を行う。
ネットワーク構造を最適化して、ノイズの多い入力やデバイスミスマッチをより堅牢にします。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-01T14:17:48Z)
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。