文献
J-GLOBAL ID:202202212775848481   整理番号:22A0772561

リカレントネットワークにおける能動的固有コンダクタンスは,ロバストな塑性と同様に現実的な発火率を持つ持続性過渡および持続性活動を可能にする【JST・京大機械翻訳】

Active intrinsic conductances in recurrent networks allow for long-lasting transients and sustained activity with realistic firing rates as well as robust plasticity
著者 (4件):
資料名:
巻: 50  号:ページ: 121-132  発行年: 2022年 
JST資料番号: W1739A  ISSN: 0929-5313  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
スパイキングニューロンの再発性ニューラルネットワークは,長い持続性および持続的活性さえ示すことができる。そのようなネットワークは,しばしばロバストではなく,実験観察と矛盾するスパイクと発火率統計を示す。この問題を克服するために,ほとんどの以前のモデルは,再発性接続が遅いNMDA型興奮性受容体によって支配されていると仮定する必要があった。通常,これらのネットワーク内の単一ニューロンは,非常に単純な漏洩統合と火災ニューロンまたは他の低次元モデルニューロンである。しかし,実際のニューロンははるかに複雑で,サブ閾値と超閾値領域の両方で動員される活性コンダクタンスの過多を示す。ここでは,少数の付加的能動コンダクタンスを含めることにより,よりロバストであり,実験結果と一致する発火速度統計を示す,反復ネットワークを生成できることを示した。これが,二安定再帰ネットワークに対して,これは,作業記憶の根底にあると考えられる,そして,間隔タイミングの推定の基礎となるかもしれないゆっくり減衰するネットワークに対して,両者を保持することを示した。また,これらのコンダクタンスを含めることにより,このようなネットワークを簡単な学習ルールを用いて訓練し,漏洩統合と火災ニューロンのネットワークで訓練できるものよりも1桁大きい時間間隔を予測した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。

準シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
脳・神経系モデル  ,  中枢神経系 
物質索引 (1件):
物質索引
文献のテーマを表す化学物質のキーワードです

前のページに戻る