WikiDer > Нейронная клика

Neural clique

Нейронные клики на сетевом уровне объем памяти единицы кодирования в гиппокамп. Они функционально организованы по категориальному и иерархическому принципу. Исследователи, исследующие роль нейронных клик, получили представление о процессе хранения воспоминаний в мозг. Исследования показывают, что запоминание событий достигается не за счет запоминания точных деталей события, а за счет воссоздания выбранных изображений на основе когнитивной значимости. Этот процесс позволяет мозгу проявлять большую емкость памяти и способствует способности к отвлеченные рассуждения и обобщение. Хотя несколько исследований сходятся в демонстрации того, что модели поведения в реальном времени следы памяти и сенсорные входы сохраняются в форме нейронных клик, эта тема в настоящее время активно исследуется, чтобы полностью понять этот биологический код.

История

Hebb предложили в 1949 году, что информация в мозге должна включать скоординированную активность множества нейрональных клеток, названную инграммы или сборки нейронных клеток, чтобы добиться надежного кодирования информации и реституция,[сомнительный – обсуждать] и выдвигая Правило Хебба как основополагающий механизм координации деятельности.[1] Действительно, биологические конструкции[нечеткий] известны как ненадежные, показывая только стохастический вероятность передачи информации и обратная вероятность спонтанного ложного срабатывания. Доказательства, подтверждающие такую ​​концепцию клеточных ансамблей, были позже обнаружены как на макроскопическом уровне, так и на корковые столбики в сомато-сенсорных областях и на микроскопическом уровне с NMDA кодирование скоординированной активности в синапсах. Однако мезоскопический уровень остается недостижимым. Некоторые авторы, в том числе Вернон Маунткасл, утверждали, что мезоскопический уровень сенсорных областей мозга может быть топологически организован аналогично макроскопическому и микроскопическому уровню, в корковые миниколонки, в частности то, что было названо столбчатая функциональная организация. Однако какой-либо точный механизм кодирования и декодирования информации в этих сенсорных корковых столбцах остается неуловимым.

Биологические наблюдения

Недавно исследователи смогли выявить различные закономерности нейронная активность в гиппокамп вызвано разными событиями.[2] Эти нейронные паттерны имели геометрическую форму, как клики, который представляет собой полностью связанную сеть узлов. Паттерны активности, связанные с определенными поразительными переживаниями, повторялись спонтанно - с интервалами от секунд до минут после фактического события - которые демонстрировали аналогичные траектории, включая характерную геометрическую форму, но с меньшей амплитудой, чем их первоначальные реакции.

Теоретические модели

Была предложена теоретическая модель ассоциативной памяти с практической реализацией, работающей в режиме реального времени на современном оборудовании: нейронная сеть Грипона-Берроу или нейронная сеть Cliques.[3][4], расширение Сеть Хопфилда. Эта модель предполагает, что кодирование воспоминаний или информации выполняется за постоянное время O (1), просто создавая синапсы между нейронами, создавая клику в подграфе сети, представляющую память. В этом случае декодирование выполняется просто и быстро, основываясь на поведении биологических нейронов все или ничего и победитель получает все. Эта модель демонстрирует полезность клик, позволяя реконструировать полную память из частичного или искаженного ввода, даже с ненадежными синапсами и нейронами, и обеспечивая объяснение ассоциативной последовательности мыслей при предварительном наведении на испытуемых знакомых сенсорных стимулов ( например, Мадлен Пруста).

Рекомендации

  1. ^ Хебб, Д. (1949). Организация поведения; Вайли; Нью-Йорк.
  2. ^ Линь, Луннянь; Осан, Ремус; Цзянь, Джо З. (2006). «Принципы организации кодирования памяти в реальном времени: нейронные кликовые сборки и универсальные нейронные коды». Тенденции в неврологии. 29 (1): 48–57. Дои:10.1016 / j.tins.2005.11.004. ISSN 0166-2236. PMID 16325278.CS1 maint: ref = harv (связь)
  3. ^ Грипон, Винсент; Берру, Клод (2011). «Редкие нейронные сети с большим разнообразием обучения». IEEE-транзакции в нейронных сетях. 22 (7): 1087–1096. arXiv:1102.4240. Дои:10.1109 / tnn.2011.2146789.
  4. ^ Ларрок, С., Гуя, Э. С., Грипон, В., и Пастор, Д. (2015). Использование тегов для улучшения разнообразия разреженных ассоциативных воспоминаний. Труды познавательной, 1-7.

Смотрите также

внешняя ссылка