通过脉冲时序进行神经元集群的训练与自发强化
神经元与认知
2016-08-02 v1
摘要
皮层的突触连接具有可塑性，经验塑造着神经元之间的持续交互。关于脉冲时序依赖可塑性（STDP）的理论研究要么仅关注神经元对，要么依赖于缺乏分析洞察的大规模模拟。目前仍缺乏一个简单的解释来说明快速脉冲时间相关性如何同时影响微观和宏观网络结构。我们发展了一个低维平均场理论，展示了STDP如何产生具有共享刺激偏好的强耦合神经元集群，且连接性在自发动态过程中由脉冲序列相关性主动强化。此外，细胞集群的刺激编码由这些内部产生的脉冲相关性积极维持，这为神经编码中的噪声相关性提出了新角色。集群形成常与基于放电率的可塑性方案相关联；我们的理论提供了一个替代且互补的框架，其中时间相关性和STDP形成并主动维持皮层网络中的学习结构。
引用
@article{arxiv.1608.00064,
title = {Training and spontaneous reinforcement of neuronal assemblies by spike timing},
author = {Gabriel Koch Ocker and Brent Doiron},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.00064},
year = {2016}
}
备注
36 pages total, 6 figures