Influence of STDP rule choice and network connectivity on polychronous groups and cell ensembles in spiking neural networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Spike-timing dependent plasticity plays an important role in how biological neural networks modify themselves with experience. However, the relationship between STDP and memory is not fully understood. Previously, an important advancement in understanding the relationship between spike-timing dependent plasticity (STDP) and memory was made through cortical simulations. The proposed memory items, polychronous groups (PGs), combined the network anatomy with precise spike-timing relationships between the connected cells of the network. However, there are some challenges with this previous work. It is unclear how different STDP rules would impact the PG results and if the PG results are complementary with purely spike-pattern defined memory items called cell ensembles (CEs). Lastly, it is unclear how these results are affected by changes in network connectivity. We address these challenges by comparing the PGs and CEs detected in spiking neural network simulations of cortical and hippocampal CA1 networks with two different STDP rule implementations. We show that the PG and CE results differ greatly for the two different STDP rules and for the cortical and CA1 networks. Our results show an important disconnect between anatomically defined and spike-pattern defined memories in spiking neural network simulations illustrating that care must be taken when drawing conclusions on the relationship between STDP and memory in simulation studies.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».