脑网络中新表征的临界性、稳定性、竞争与巩固
神经元与认知
2018-02-08 v2 生物物理
摘要
大脑从稀疏的外部输入中形成并存储分布式表征，这些表征与已存储的记忆痕迹竞争神经元资源。目前尚不清楚神经系统的何种动力学特性允许在此条件下形成并随后巩固新的分布式记忆表征。在此，我们使用解析、计算和实验方法表明，神经元网络活动中接近相变的动力学区域（即临界性）可能在此过程中发挥重要作用。我们的结果表明，当新稀疏驱动的表征与原生网络状态竞争时，近临界动力学对于稳定和存储这些表征是必要的。
引用
@article{arxiv.1702.07649,
title = {Criticality, stability, competition, and consolidation of new representations in brain networks},
author = {Quinton M Skilling and Daniel Maruyama and Nicolette Ognjanovski and Sara J Aton and Michal Zochowski},
journal= {arXiv preprint arXiv:1702.07649},
year = {2018}
}
备注
6 Figures