结合感知、情境与非快速眼动睡眠介导噪声韧性的丘脑-皮质脉冲增量学习模型
神经元与认知
2021-08-31 v4 分布式、并行与集群计算
摘要
大脑展现出从少量含噪样本中快速增量学习的能力，以及将相似记忆在自主创建的类别中建立关联、并将情境线索与感官知觉相结合的能力。这些机制与睡眠一起，被认为是许多高级认知功能的关键组成部分。然而，关于其底层过程及不同大脑状态的具体作用所知甚少。在本工作中，我们基于由兴奋性与抑制性脉冲神经元构成的软赢者通吃电路，在丘脑-皮质模型中利用了情境与感知的结合。在将该模型校准至表现出与生物学测量可比的清醒与深度睡眠状态后，我们展示了该模型从少量样本中快速增量学习的能力、在面对含噪感知与情境信号时的韧性，以及由于诱导的突触稳态与相似记忆关联而在睡眠后视觉分类的改善。
引用
@article{arxiv.2003.11859,
title = {Thalamo-cortical spiking model of incremental learning combining perception, context and NREM-sleep-mediated noise-resilience},
author = {Bruno Golosio and Chiara De Luca and Cristiano Capone and Elena Pastorelli and Giovanni Stegel and Gianmarco Tiddia and Giulia De Bonis and Pier Stanislao Paolucci},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.11859},
year = {2021}
}