相互情報量最大化による海馬CA1ネットワークのシナプス可塑性様式の予測
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概要
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海馬 CA1 ネットワークで行われていると考えられている計算を最適に実現する神経実装をトップダウン的に求め,海馬 CA1 錐体細胞に存在するシナプス可塑性様式である spike-timing-dependent plasticity (STDP) の計算論的役割の可能性を示す.まず,海馬 CA1 での計算は相互想起型連想記憶であると仮定し,この計算を実現する最小記述モデルを,STDP 窓関数と位相応答曲線 (phase response curve,PRC) からなる位相縮約モデルで構成する.そして,STDP で記銘した位相パターンと回路の出力パターンの間の相互情報量を解析的に導出する.この相互情報量を最大化することにより,相互想起型連想記憶を実現する最適な STDP と PRC の組み合わせを探索する.我々は,電気生理実験で測定した海馬 CA1 錐体細胞の PRC を与え,この制約下で記憶想起に最適な STDP 窓関数を探索する.我々が求めた STDP 窓関数の集合は,先行研究で報告されている多様な窓関数と定性的に一致するものである.
- 2012-06-21
著者
-
青西 亨
東工大院総理工:理研脳総研
-
太田 桂輔
東工大総合理工:学振
-
宮田 龍太
琉球大学大学院理工学研究科
-
青西 亨
阪大基礎工
-
宮田 龍太
東京工業大学
-
青西 亨
東京工業大学大学院 総合理工学研究科
-
太田 桂輔
独立行政法人理化学研究所脳科学総合研究センター
-
宮田 龍太
東京工業大学大学院総合理工学研究科|日本学術振興会特別研究員dc
-
清西 亨
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
青西 享
東京工業大学大学院総合理工学研究科
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