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Structure of activity in multiregion recurrent neural networks
David G. Clark,
Manuel Beiran
2024年02月19日
神经回路由多个区域组成,每个区域都具有丰富的动态特性,并与其他区域进行通信。局部区域内的动态特性和整个网络层次的全局动态特性的结合被认为提供了计算的灵活性。然而,这种多区域动态特性的本质和潜在的突触连接模式仍然不为人们所了解。在本文中,我们研究了具有多个相互连接区域的循环神经网络的动态特性。在每个区域内,神经元具有随机和结构化的反馈连接的组合。受皮层区域之间通信子空间的实验证据的启发,这些网络在区域之间具有低秩连接,从而实现了选择性的活动路由。这些网络展现出两种相互作用的动态特性:区域内的高维度波动和区域间的低维度信号传输。为了表征这种相互作用,我们发展了一个动力学平均场理论,以分析这些网络在每个区域包含无限多个神经元的极限情况下的特性,跨区域电流是关键的序参量。区域可以同时作为活动的产生者和传输者,这些角色是互相冲突的。具体而言,驯服区域内活动的复杂性对于其将信号路由到其他区域是必要的。与以前抑制神经元群体活动以控制信号流的神经回路路由模型不同,我们模型中的路由是通过连接结构和非线性反馈动力学的组合来激发不同的高维度活动模式实现的。这个理论提供了对多区域神经数据和经过训练的神经网络的解释。
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