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J-GLOBAL ID:202202281459047996   整理番号:22A0565122

複雑なタスク情報の逐次かつ効率的な神経集団符号化【JST・京大機械翻訳】

Sequential and efficient neural-population coding of complex task information
著者 (9件):
資料名:
巻: 110  号:ページ: 328-349.e11  発行年: 2022年 
JST資料番号: T0649A  ISSN: 0896-6273  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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最近の研究では,多くのタイプの変数が各新皮質領域で表現されることを強調した。これらの多くの神経表現を,干渉なしに一緒に組織化し,時間を通してコヒーレントに維持/更新した。マウスの後部皮質における興奮性神経集団から,複数の相互関連変数を含む複雑な動的タスクを実施した。神経符号化は,高相関タスク変数がより少ない相関神経集団モードによって表現され,一方,ニューロンの対が信号相関のスペクトルを示すことを意味した。この知見は,効率的な符号化の原理に関係するが,符号化ユニットとして神経集団モードを特に利用し,異なる変数が異なる信号雑音レベルで表現されるタスク特異的情報の部分的なホワイトニングを示唆する。意外なことに,この符号化機能は,逐次神経力学で多重化されたが,試験中のタスク変数相関の変化に信頼性があった。神経回路は,時間的足場としてランダム逐次動力学を用いて,単純な方法で時間依存符号化を実行できることを示唆した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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中枢神経系 
タイトルに関連する用語 (5件):
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