Drifting codes within a stable coding scheme for working memory
Drifting codes within a stable coding scheme for working memory
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工作记忆稳定编码方案中的漂移代码
DOI：
10.1101/714311
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Wolff M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wolff M
工作记忆（WM）对于在短时间内保持信息以在不断变化的环境中提供一定的稳定性非常重要。然而，大脑活动本质上是动态的，这对保持稳定的精神状态提出了挑战。为了研究WM稳定性和神经动力学之间的关系，我们使用脑电图来测量WM延迟期间对脉冲刺激的神经反应。多变量模式分析表明，代表性都是稳定的和动态的：有一个明确的时间特异性脉冲响应之间的神经状态的差异，反映动态变化，但记忆的方向的编码方案是稳定的。这表明WM中的稳定子组件能够在动态系统中实现稳定维护。稳定的编码方案简化了WM引导行为的读出，而低维动态分量可以提供额外的时间信息。尽管有一个稳定的子空间，WM显然不是完美的-内存性能仍然会随着时间的推移而下降。事实上，我们发现，即使在稳定的编码方案，记忆漂移期间维护。当在试验中取平均值时，这种漂移有助于误差分布的宽度。
Working memory (WM) is important to maintain information over short time periods to provide some stability in a constantly changing environment. However, brain activity is inherently dynamic, raising a challenge for maintaining stable mental states. To investigate the relationship between WM stability and neural dynamics, we used electroencephalography to measure the neural response to impulse stimuli during a WM delay. Multivariate pattern analysis revealed representations were both stable and dynamic: there was a clear difference in neural states between time-specific impulse responses, reflecting dynamic changes, yet the coding scheme for memorised orientations was stable. This suggests that a stable subcomponent in WM enables stable maintenance within a dynamic system. A stable coding scheme simplifies readout for WM-guided behaviour, whereas the low-dimensional dynamic component could provide additional temporal information. Despite having a stable subspace, WM is clearly not perfect—memory performance still degrades over time. Indeed, we find that even within the stable coding scheme, memories drift during maintenance. When averaged across trials, such drift contributes to the width of the error distribution.
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DOI：
10.1523/jneurosci.1194-19.2019
发表时间：
2019-11
期刊：
The Journal of Neuroscience
影响因子：
--
作者：
Michael J. Wolff;G. Kandemir;M. Stokes;Elkan G. Akyürek
通讯作者：
Michael J. Wolff;G. Kandemir;M. Stokes;Elkan G. Akyürek
脉冲响应揭示了对视觉和听觉工作记忆的单模态和双模态访问
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
bioRxiv
影响因子：
--
作者：
Michael J. Wolff;Michael J. Wolff;G. Kandemir;M. Stokes;Elkan G. Akyürek
通讯作者：
Elkan G. Akyürek
影响因子：
9.8
作者：
Nikolić D;Häusler S;Singer W;Maass W
通讯作者：
Maass W
DOI：
10.1523/jneurosci.3577-09.2009
发表时间：
2009-11-04
期刊：
The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience
影响因子：
--
作者：
Brouwer GJ;Heeger DJ
通讯作者：
Heeger DJ
延迟活动动态：任务相关的时间编码和低维轨迹
DOI：
--
发表时间：
2018
期刊：
bioRxiv
影响因子：
--
作者：
Christopher J. Cueva;Encarni Marcos;A. Saez;A. Genovesio;M. Jazayeri;M. Jazayeri;R. Romo;C. Salzman;M. Shadlen;Stefano Fusi
通讯作者：
Stefano Fusi