平衡记忆网络

神经科学中的一个基本问题是理解工作记忆——在约10秒等中等时间尺度上存储信息的能力——如何在现实的神经元网络中实现。最可能的候选机制是吸引子网络，大量理论工作已投入对其的研究。然而，尽管经过近二十五年的深入研究，吸引子网络仍未被完全理解。特别是，仍存在两个未解答的问题。第一，吸引子网络如何表现出不规则放电，这在工作记忆任务的实验观察中已被证实？第二，在生物学现实条件下可以存储多少记忆？本文我们通过研究一个抑制与兴奋相互平衡的吸引子神经网络来回答这两个问题。利用平均场分析，我们推导出了吸引子网络的三变量描述。由该描述可知，不规则放电只有在参与记忆的神经元数量较大时才能存在。同样的平均场分析还表明，网络中可存储的记忆数量与兴奋性连接的数量成正比，这一结果在简单模型中已有暗示，但从未在真实模型中得到证明。这两个预测都通过大规模脉冲神经元网络的模拟得到了验证。