Как пластичность, зависящая от времени спайка, и гомеостатическая пластичность могут быть правильными? Если пластичность, зависящая от времени всплеска, постоянно пытается укрепить связи, а гомеостатическая пластичность постоянно пытается ослабить прочные связи, не будут ли они компенсировать друг друга, вызывая отсутствие чистой пластичности и, следовательно, мозг не может учиться?
У меня довольно хорошее понимание пластичности, зависящей от времени всплеска, но я только недавно столкнулся с гомеостатической пластичностью и пытаюсь понять, почему обе теории могут быть правильными. Что я неправильно понимаю? Может ли кто-нибудь помочь мне лучше понять гомеостатическую пластичность и как она применима к пластичности, зависящей от времени спайка?
Гомоэстатическую пластичность можно использовать с пластичностью, зависящей от спайков, поскольку они преследуют две разные цели и не применяются единообразно во всей нейронной популяции. Чтобы поддержать этот аргумент, я собираюсь использовать вычислительную модель, взятую из « Одновременного обучения когнитивных функций без учителя и с учителем в биологически правдоподобных импульсных нейронных сетях » Беколая и др.
В модели ансамбль нейронов с входными и выходными весами [1] пытается научиться изменять свои выходные веса, чтобы аппроксимировать заданную функцию. PES (правило STDP) изменяет выходные веса нейронов на приблизительные. BCM (гомеостатическое правило) увеличивает разреженность входных весов. При совместном использовании в качестве hPES они обеспечивают меньшую чувствительность ансамбля к параметрам и более низкую общую скорость выброса, что позволяет группе нейронов сохранять энергию.
[1] Наглядное объяснение того, что это значит, см. в этом сообщении в блоге .
Ключевая концепция заключается в том, что STDP специфичен для синапсов, тогда как гомеостатическая пластичность более глобальна. (Кроме того, неверно говорить, что STDP укрепляет связи. STDP укрепляет связи с отношениями «до-до-пост-всплеска», но ослабляет связи с отношениями «после-до-до-всплеска». Вы, ребята, думаете о пластичности Хебба. Следующее объяснение относится к любому из них.) Допустим, у вас есть 100 синапсов на вашем нейроне, каждый из которых имеет вес 1. Допустим, 10 из них подвергаются усилению с помощью правила Хебба или STDP для достижения веса 10, поэтому общая сила всех синапсов в нейрон теперь составляет 190. Затем, когда применяется гомеостатическая пластичность, так что общий ввод в нейрон возвращается к значению 100, 10 усиленных синапсов будут иметь новый вес 10 * 100/190 = 5,3, а остальные 90 синапсов будут иметь новый вес 1*100/190 = 0,53. Следовательно, даже если общий ввод нейрона остается постоянным, распределение этих весов меняется, поэтому информация, полученная с помощью исходной пластичности Хебба или STDP, сохраняется.
Скотт Вайнблатт
Шонни123