Long- and short-term history effects in a spiking network model of statistical learning.
Long- and short-term history effects in a spiking network model of statistical learning.
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DOI：
10.1038/s41598-023-39108-3
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发表时间：
2023-08-09
影响因子：
4.6
通讯作者：
Clopath, Claudia
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Maes, Amadeus;Barahona, Mauricio;Clopath, Claudia
在做决策时，环境的统计结构通常很重要。关于大脑如何表现统计结构有多种理论。其中一个理论指出，神经活动自发地从概率分布中抽样。换句话说，网络在编码高概率刺激的状态下花费更多的时间。从神经组装开始，越来越多的人认为神经组装是大脑计算的基石，我们关注的是关于外部世界的任意先验知识是如何被学习和自发回忆的。我们提出了一个基于学习累积分布函数逆的模型。学习是完全无监督的，使用生物物理神经元和生物学上合理的学习规则。我们展示了如何在下游网络中访问这些先验知识来计算期望和信号惊喜。作为持续学习的结果，感觉历史效应从模型中出现。
The statistical structure of the environment is often important when making decisions. There are multiple theories of how the brain represents statistical structure. One such theory states that neural activity spontaneously samples from probability distributions. In other words, the network spends more time in states which encode high-probability stimuli. Starting from the neural assembly, increasingly thought of to be the building block for computation in the brain, we focus on how arbitrary prior knowledge about the external world can both be learned and spontaneously recollected. We present a model based upon learning the inverse of the cumulative distribution function. Learning is entirely unsupervised using biophysical neurons and biologically plausible learning rules. We show how this prior knowledge can then be accessed to compute expectations and signal surprise in downstream networks. Sensory history effects emerge from the model as a consequence of ongoing learning.
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影响因子：
16.6
作者：
Chambers C;Akram S;Adam V;Pelofi C;Sahani M;Shamma S;Pressnitzer D
通讯作者：
Pressnitzer D
影响因子：
19.9
作者：
Fiser, Jozsef;Berkes, Pietro;Orban, Gergo;Lengyel, Mate
通讯作者：
Lengyel, Mate
影响因子：
25
作者：
Clopath, Claudia;Buesing, Lars;Gerstner, Wulfram
通讯作者：
Gerstner, Wulfram
DOI：
10.1073/pnas.2026179118
发表时间：
2021-04-06
影响因子：
11.1
作者：
Hamm, Jordan P.;Shymkiv, Yuriy;Yuste, Rafael
通讯作者：
Yuste, Rafael
影响因子：
5.7
作者：
Carrillo-Reid L;Yuste R
通讯作者：
Yuste R