神经回路中高效两阶段学习的规则与机制
神经元与认知
2017-03-09 v2 生物物理
摘要
试错学习需要评估可变动作并强化成功变体。在鸣禽中，发声探索由 LMAN 诱导，LMAN 是一个基底神经节回路的输出，该回路也为发声输出提供校正偏置。该偏置在 RA（LMAN 下游的运动皮层类似区域）中逐渐巩固。我们开发了这种两阶段学习的新模型。利用随机梯度下降，我们推导出“导师”回路（例如 LMAN）的活动应如何匹配“学生”回路（例如 RA）中的可塑性机制以实现高效学习。我们进一步描述了一个强化学习框架，导师可通过该框架构建其教学信号。我们表明，导师信号与可塑性机制之间的不匹配会损害学习。应用于鸟鸣，我们的结果在给定 RA 可塑性规则的情况下预测了来自 LMAN 的校正偏置的时间结构。我们的框架可预测性地应用于其他表现出两阶段学习的成对脑区。
引用
@article{arxiv.1608.08040,
title = {Rules and mechanisms for efficient two-stage learning in neural circuits},
author = {Tiberiu Tesileanu and Bence Ölveczky and Vijay Balasubramanian},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.08040},
year = {2017}
}
备注
27 pages including appendices, 10 figures; to appear in eLife