层特异性神经元特性促进前馈网络中稳健、稳定的信号传播
神经元与认知
2020-10-26 v1 神经与进化计算
摘要
前馈网络（FFN）是神经系统中的普遍结构，并已被研究以理解可靠信号与信息传输的机制。在许多 FFN 中，一层中的神经元具有不同于其前/后突触层的固有特性，但这如何影响网络级信息处理仍未被探索。此处我们表明，由层特异性细胞特性产生的层间异质性促进了 FFN 中的信号与信息传输。具体而言，我们发现每层神经元对输入驱动尖峰信号所做的信号变换，解调了前层引入的信号失真。该机制增强了由传播尖峰信号携带的信息传递，从而支持深层 FFN 中可靠的尖峰信号与信息传输。我们的研究提示，神经环路中执行不同计算功能的独特细胞类型促进了整体信息处理。
引用
@article{arxiv.2010.12127,
title = {Lamina-specific neuronal properties promote robust, stable signal propagation in feedforward networks},
author = {Dongqi Han and Erik De Schutter and Sungho Hong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.12127},
year = {2020}
}
备注
NeurIPS 2020