神经发生驱动嗅球模型中的刺激去相关
神经元与认知
2015-06-04 v1 适应与自组织系统
摘要
神经网络对相似活动模式的重塑和去相关可以增强其可区分性、存储和检索能力。此类网络如何学习去相关新出现的复杂模式（如在嗅觉系统中产生的模式）？利用嗅球主要神经群的计算网络模型，我们表明在嗅球中观察到的成年神经发生的基本方面——即向网络持续添加新的抑制性颗粒细胞、其依赖于活动的存活率，以及它们与主要二尖细胞之间突触的互惠特性——足以重构网络并自适应地改变其对气味刺激的编码，从而减少相似刺激的球部表征之间的相关性。这种去相关对于互惠性的各种扰动具有相当的鲁棒性。该模型简洁地捕捉了实验中观察到的神经发生在知觉学习中的作用以及年轻颗粒细胞对新刺激的增强反应。此外，它对能够有效增强动物区分相似气味混合物能力的气味富集类型做出了具体预测。
引用
@article{arxiv.1202.2148,
title = {Neurogenesis Drives Stimulus Decorrelation in a Model of the Olfactory Bulb},
author = {Siu-Fai Chow and Stuart D. Wick and Hermann Riecke},
journal= {arXiv preprint arXiv:1202.2148},
year = {2015}
}