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J-GLOBAL ID：202002271761568213   整理番号：20A2284513

多重ニューラルネットワークにおける最適自己誘導確率共鳴:電気的対化学的シナプス【JST・京大機械翻訳】

Optimal Self-Induced Stochastic Resonance in Multiplex Neural Networks: Electrical vs. Chemical Synapses

著者 (6件)： Yamakou Marius E. (Max-Planck-Institut fuer Mathematik in den Naturwissenschaften, Leipzig, Germany) ,  Yamakou Marius E. (Department of Applied Mathematics and Computer Science, Technical University of Denmark, Lyngby, Denmark) ,  Hjorth Poul G. (Department of Applied Mathematics and Computer Science, Technical University of Denmark, Lyngby, Denmark) ,  Martens Erik A. (Department of Applied Mathematics and Computer Science, Technical University of Denmark, Lyngby, Denmark) ,  Martens Erik A. (Department of Biomedical Science, University of Copenhagen, Copenhagen, Denmark) ,  Martens Erik A. (Centre for Translational Neuromedicine, University of Copenhagen, Copenhagen, Denmark)
資料名： Frontiers in Computational Neuroscience (Web)  (Frontiers in Computational Neuroscience (Web))
巻： 14  ページ： 62  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7036A  ISSN： 1662-5188  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 電気的および化学的シナプスはニューラルネットワークのダイナミクスを形成し,情報処理におけるそれらの機能的役割は神経生物学における長年の疑問である。本論文では,解析的および数値的方法を用いて,遅延多重ニューラルネットワークにおける自己誘導確率共鳴現象の最適化に対するシナプスの役割を検討した。層内レベルで,ニューロンが電気シナプスまたは抑制性化学シナプスのいずれかによって結合される2層マルチプレックスネットワークを考察した。各分離層に対して,計算は,より弱い電気的および化学的シナプス結合が,自己誘導確率共鳴のより良い最適化者であることを示した。さらに,シナプス強度に関係なく,より短い電気的シナプス遅延は,より短い化学的シナプス遅延より現象のより良い最適化者であることが見出され,一方,より長い化学的シナプス遅延は,より長い電気シナプス遅延より,より良い最適化者である。両事例において,より劣った最適化者は,実際に最悪であった。層内レベルで電気的シナプスのみを持つ2つの層の電気的,抑制的,または興奮性化学的多重化が,各現象を最適化できることを見出した。さらに,層内レベルで阻害性化学シナプスのみを有する2つの層の興奮性化学多重化だけが,現象を最適化することができる。これらの結果は,人工神経回路網における自己誘導確率共鳴の機構と実際の生物学的ニューラルネットワークの機構を確立または確認することを目的とした実験を導く。Copyright 2020 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  情報処理 ,  ニューロン ,  *ニューラルネットワーク ,  興奮 ,  *シナプス ,  *多重化 ,  シナプス形成
準シソーラス用語： 電気シナプス ,  *自己誘導 ,  *確率共鳴 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 最適化 ,  自己誘導確率共鳴 ,  シナプス ,  多重ニューラルネットワーク ,  コミュニティ構造

分類 (1件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C)

引用文献 (88件)：

• Abrams D. M., Mirollo R., Strogatz S. H., Wiley D. A. (2008). Solvable model for chimera states of coupled oscillators. Phys. Rev. Lett. 101:84103. doi: 10.1103/PhysRevLett.101.084103
• Andreev A. V., Makarov V. V., Runnova A. E., Pisarchik A. N., Hramov A. E. (2018). Coherence resonance in stimulated neuronal network. Chaos Solit. Fract. 106, 80-85. doi: 10.1016/j.chaos.2017.11.017
• Andrzejak R. G., Rummel C., Mormann F., Schindler K. (2016). All together now: analogies between chimera state collapses and epileptic seizures. Sci. Rep. 6:23000. doi: 10.1038/srep23000
• Andrzejak R. G., Ruzzene G., Malvestio I. (2017). Generalized synchronization between chimera states. Chaos 27:053114. doi: 10.1063/1.4983841
• Battiston F., Nicosia V., Chavez M., Latora V. (2017). Multilayer motif analysis of brain networks. Chaos 27:047404. doi: 10.1063/1.4979282

タイトルに関連する用語 (6件)： 多重 ,  ニューラルネットワーク ,  自己誘導 ,  確率共鳴 ,  化学 ,  シナプス