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 : 逆再生と変速再生の場合
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概要
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ラット海馬CA1領域では,覚醒・睡眠期間中に直前の行動経験に関連したスパイク時空間パターンの逆再生や変速再生が報告されている.本報告では,これらの記憶再生を最適に実現する神経実装を探索し,海馬CA1錐体細胞に存在するシナプス可塑性様式spike-timing-dependent plasticity (STDP)の計算論的役割の可能性を示す.まず,記憶の順再生や逆再生,変速再生を実現する相互相関型連想記憶モデルを,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,記銘位相パターンの順再生や逆再生,変速再生における回路の動作を解析的に評価し,想起性能の指標となる相互情報量を解析的に導出する.電気生理実験で測定した海馬CA1錐体細胞のPRCを用いて,この制約下でこの相互情報量を最大化することにより,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
- 2012-07-23
著者
-
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
-
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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