Experience Alters the Timing Rules Governing Synaptic Plasticity and Learning
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The brain learns about the statistical relationships between events in the world through associative synaptic plasticity, controlled by the timing between neural events. Here, we show that experience can dramatically alter the timing rules governing associative plasticity and learning. In normally reared mice, the timing requirements for short- and long-term associative plasticity at synapses in the oculomotor cerebellum are precisely matched to the 120 ms delay for visual feedback to the circuit about behavioral errors. This specialization of the plasticity rules for the constraints of a particular circuit and learning task is acquired through experience. In dark-reared mice that never experienced visual feedback about oculomotor errors, synapses defaulted to a coincidence-based plasticity rule, with a corresponding delay in the timing of learned eye movements. This temporal metaplasticity persists into adulthood; when mice reared normally from birth were moved to dark housing as adults, the task-specific timing requirements for plasticity and the temporal accuracy of learning were lost and then re-established when visual experience was restored. Computational modeling suggests two general classes of biologically plausible mechanisms, each with multiple possible implementations, that can tune plasticity to distinct features of the statistics of neural activity. Temporal metaplasticity provides a potentially general mechanism for experience-dependent improvement in the way a circuit solves the “temporal credit assignment problem” inherent in most learning tasks, thereby providing a candidate synaptic mechanism for meta-learning.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».