자기가 조직화된 연속 끌어당김 신경망과 경로 통합: 머리 방향 세포의 일차원 모델

일부 뉴런은 동물의 방향 또는 위치에 대한 정보를 인코딩하며, 시각 입력이 없더라도 반응 특성을 유지할 수 있습니다. 예로는 쥐와 영장류의 머리 방향 세포, 쥐의 장소 세포, 영장류의 공간 뷰 세포가 있습니다. '연속 끌어당김' 신경망은 뉴런 간의 재귀적 측면 연결을 사용하여 이러한 연속 물리적 공간을 모델링하여 동물의 상태 공간(예: 머리 방향 공간) 내 뉴런 간의 거리를 반영합니다. 이러한 네트워크는 동물의 현재 상태를 나타내는 국지화된 신경 활동 패킷을 유지합니다. 우리는 일차원 연속 끌어당김 신경망(예: 머리 방향 세포)의 시냅스 연결이 연관 학습에 의해 자기 조직화될 수 있는 방법을 보여줍니다. 또한 우리는 자리에 따라 이동할 수 있는 패킷을 어떻게 자가 운동 정보(예: 구내의 균형감각 또는 각근 감각) 입력으로 한 장소에서 다른 장소로 이동할 수 있는지와, 이를 구현하기 위해 시냅스 연결이 어떻게 자기 조직화될 수 있는지를 보여줍니다. 설명된 모델은 최근 세포 활동의 일종의 시간 평균을 사용하여 회전 세포의 발사를 연속 끌어당김의 머리 방향 표현의 최근 변화와 연관시키는 '흔적' 연관 시냅스 학습 규칙을 사용합니다. 또한 NMDA 수용체에 의해 구현될 수 있는 비선형 신경 활성화 함수가 동물의 현재 상태를 나타내는 활동 패킷의 안정성에 어떻게 기여할 수 있는지도 보여줍니다.