权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

A spiking network model of oscillatory memory mechanisms

振荡记忆机制的尖峰网络模型

基本信息

批准号：
72251163
负责人：
Professor Dr. Christoph Herrmann
金额：
--
依托单位：
Lehrstuhl für Biologische Psychologie
依托单位国家：
德国
项目类别：
Research Grants
财政年份：
2008
资助国家：
德国
起止时间：
2007-12-31 至 2011-12-31
项目状态：
已结题

来源：
https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/72251163?language=en
关键词：
spiking network model oscillatory memory

项目摘要

Das Gehirn kann auf der Basis von Veränderungen an Synapsen eine Gedächtnisrepräsentation für wiederholt präsentierte Stimuli aufbauen. Hierzu ist kein zusätzlicher Input über die Kategoriezugehörigkeit der Stimuli notwendig (unsupervised learning). Des weiteren können auch ohne vielfache Wiederholung Gedächtnisrepräsentationen für Stimuli erlernt werden, wenn die Kategorien angegeben werden (supervised learning), oder sie gepaart mit einer Belohnung oder Bestrafung auftreten (reinforcement learning). Im vorliegenden Projekt soll eine Netzwerkarchitektur entwickelt werden, die sowohl durch supervised, unsupervised und reinforcement learning Repräsentationen aufbauen kann. Gleichzeitig soll evaluiert werden, ob eine solche neuronale Architektur die in Humanexperimenten gemessenen behaviouralen und elektrophysiologischen Lern- und Gedächtniskorrelate zeigt. Da sich insbesondere hirnelektrische Oszillationen als neuronale Korrelate von Lern- und Gedächtnisprozessen herausgestellt haben, sollen diese neben ereigniskorrelierten Potentialen als Observablen herangezogen werden. Mit Hilfe der Simulation sollen Vorhersagen über die Gedächtnisbildung generiert werden, die an Versuchspersonen getestet werden können. Die Ergebnisse der Experimente werden wiederum in das neuronale Netz integriert, wodurch ein Kreislauf aus Modellierung, Vorhersage und Überprüfung im Experiment entsteht. Ziel des Projekts ist es, ein besseres Verständnis neuronaler Lern- und Gedächtnisprozesse zu erlangen.

这是一种新生的感觉，它刺激了我们的生活。Hierzu is kein zusätzlicher INPUTüber die Kategoriezugehörigkeit der Exaculi notwendig(无监督学习)。我们通过Wiederholung Gedächtnisepräsenationen für刺激(监督学习)，或从Bestrafung auftreten(强化学习)得到的Bestrafung auftreten(强化学习)。我是一个有监督、无监督和强化学习的人。我们对人类行为和电生理学实验中的神经元性结构进行了研究。他说：“这是一种潜在的神经元病，我们观察到了这种病。”麻省理工学院的一项模拟研究表明，这是一种普遍存在的现象，也是一种普遍现象。在神经元性Netz集成的实验中，在Kreislauf Aus Modellierung，Vorhersage and uberprüfong im实验中，我们的实验是宽阔的。他说：“这是一项非常重要的工作。”