突触与髓鞘可塑性对 Kuramoto 相位振荡器网络学习的影响

学习模型通常聚焦于突触可塑性。然而，学习是突触与髓鞘可塑性共同作用的结果。具体而言，突触变化常与髓鞘变化共同发生并相互作用，导致这些过程之间复杂的动态交互。在此，我们研究这些交互对 Kuramoto 振荡器系统耦合行为的影响。为此，我们构建了一个全连接的一维环状相位振荡器网络，其耦合强度（反映突触强度）与传导速度（反映髓鞘化）均由 Hebbian 学习规则调节。我们从结构（成对连接强度与传导速度）与功能连接（局部与全局同步行为）两方面评估系统行为。我们发现，在仅限突触可塑性的系统于结构与功能上均形成两个不同簇的条件下，额外的适应性髓鞘化使得这些结构簇之间能够实现功能通信。因此，动态传导速度允许结构分离簇的功能整合。我们的结果证实，当在学习计算模型中同时考虑髓鞘可塑性时，学习后的网络状态可能不同，这指向了整合这两类因素的相关性。