本研究では、感覚情報を効率的に符号化するという規範的原理に基づいて、生物学的に現実的な興奮性-抑制性リカレントネットワークのスパイキング動態、構造、符号化特性を系統的に分析した。
主な知見は以下の通り:
最適な効率的ネットワークは、生物学的に現実的な特徴を示す。これには、現実的なLIF型スパイキング動態、スパイク後適応、刺激非依存性の外部入力などが含まれる。
最適なネットワークは、類似の刺激チューニングを持つニューロン間の特徴特異的な競争を実現する、興奮性-抑制性の構造化された再帰的結合を持つ。このような構造は、最近の視覚野の実験結果と一致する。
最適なパラメータには、興奮性ニューロンと抑制性ニューロンの比が4:1、平均抑制性-抑制性結合強度と興奮性-抑制性結合強度の比が3:1といった、大脳皮質感覚ネットワークの経験的な値に近いものがある。
効率的符号化は、時間スケールの異なる外部刺激を符号化できる生物学的に現実的なスパイキングダイナミクスを生み出す。
構造化された興奮性-抑制性結合は、効率的符号化に不可欠であり、ランダムな結合では同等の符号化性能を達成できない。
以上より、効率的符号化の原理は、大脳皮質ネットワークの設計と組織化を説明する可能性があることが示された。
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by Koren,V., Bl... alle www.biorxiv.org 04-27-2024
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.04.24.590955v1Domande più approfondite