大脑皮层的运作原理及用于注意性试错模式学习与有用分类提取的 cellular 机制
神经元与认知
2025-02-04 v4 生物物理
摘要
智能动物大脑的一个特征是能够学会以行为上适当的活跃神经元输出集合来响应活跃神经元输入集合。先前有人提出一种假设，关于新皮层锥体神经元在细胞层面如何实现该机制：顶端丛或胞体周围输入启动“猜测”神经元放电，而基底树突基于兴奋的突触簇识别输入模式，并根据奖励反馈调整簇兴奋强度。这一简单机制使神经元能够以惊人智能的方式学会对其输入进行分类。在此，我们修订并扩展了该假设。我们修改突触可塑性规则以与海马 CA1 区观察到的行为时间尺度突触可塑性（BTSP）相一致，使框架在生物物理和行为上更合理。猜测放电的神经元通过新皮层第 1 层顶端丛的反馈连接以自主方式被选中，导致树突 Ca2+ 峰与爆发式放电，这被假定为注意性、有意识处理的神经相关物。一旦学会，神经元输入分类便在无自主或意识控制下执行，从而实现在我们固有的可分类世界中有效的分层增量学习。除自主外，我们提出锥体神经元爆发放电也可以是非自主的，同样经由顶端丛输入启动，将注意引向重要线索如新奇刺激和有害刺激。我们基于兴奋通路将新皮层锥体神经元的兴奋分为四类：注意性 versus 自动性，以及自主/习得 versus 非自主。此外，我们假设锥体神经元微柱束内的树突通过去极化耦合……
引用
@article{arxiv.2309.10821,
title = {An Operating Principle of the Cerebral Cortex, and a Cellular Mechanism for Attentional Trial-and-Error Pattern Learning and Useful Classification Extraction},
author = {Marat M. Rvachev},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.10821},
year = {2025}
}
备注
20 pages, 12 figures. AI review of the paper: https://youtu.be/8ipE0mRr1gQ