Hebbische Lernregel, lokal oder global?

Ich habe gerade von der hebbischen Lernregel erfahren . Es sagt im Wesentlichen "Neuronen, die zusammen feuern, verdrahten sich". Ich frage mich, ob die Lernregel von der räumlichen Entfernung der beiden Neuronen beeinflusst wird. Wenn zwei Neuronen weit voneinander entfernt sind, warum entsteht dann die Verbindung?

Wie bei allem anderen mit einem niedlichen Slogan oder einer Eselsbrücke ist die zugrunde liegende Mechanik etwas komplizierter. Hebbian-Update-Regeln sind jedoch immer noch recht nützlich in Modellen und Simulationen. Ich habe vielleicht eine Antwort darauf, aber ich muss die Papiere ausgraben.
Die Papiere, die ich im Sinn hatte, betrafen Synapsen, die in größeren Entfernungen an einem bestimmten dendritischen Baum gebildet wurden, daher glaube ich nicht, dass sie Ihre Frage direkt ansprechen. Ich werde weiter suchen. Ich denke jedoch, dass ein Teil der Antwort auf Ihre spezifische Frage in dem verankert sein wird, was größtenteils durch die Entwicklung bereits vorhanden ist.

Antworten (1)

Es ist eine lokale Regel. Das bedeutet lediglich, dass die Verbindung zwischen zwei Neuronen stärker wird, wenn Sie diese spezifische Verbindung häufiger verwenden. Die spezifische Verbindung (die Synapse) muss jedoch verwendet werden; es gilt nicht für zwei zufällige Neuronen, die nicht verbunden sind und gleichzeitig feuern.

Hebbisches Lernen ist ein allgemeiner Begriff für Ergebnis; Es gibt tatsächlich zwei separate Mechanismen, die ich kenne (wahrscheinlich auch noch viel mehr). Erstens gibt es "stille Synapsen", die nur NMDA-Rezeptoren, aber keine AMPA-Rezeptoren haben. NMDA-Rezeptoren haben Mg+-Moleküle, die ihre Kanäle blockieren, und erfordern eine AMPA-Aktivierung, um das NMDA auszustoßen. Wenn Sie also eine Synapse ohne AMPA haben, wird es keine effektive Synapse sein. Wenn Sie jedoch eine andere Synapse haben, die das Gewebe aktiviert und das Magnesium ausstößt, dann hat die stille Synapse ein kurzes Fenster, um die Synapse während der Mg-Ausscheidung zu aktivieren. Dabei aktiviert es eine Reihe von Proteinsignalen und Transkriptionssignalen, die der Zelle mitteilen, mehr AMPA hochzubringen (eine Reaktion auf alle Ca-Signale, auf denen diese Signale beruhen).

Ein weiteres Beispiel ist die astrozytische Regulierung des Glutamatspiegels. ATP ist das, was Ihr ganzer Körper für Energie verwendet, aber es gibt ATP-Detektoren in Astrozyten, die als synaptischer Regulator an die dreiteilige Synapse koppeln. Wenn die Synapse aktiver ist, wird ATP freigesetzt, das die Astrozyten aktiviert und bewirkt, dass sie zusätzliches Glutamat freisetzen, wodurch das postsynaptische Neuron näher an das Feuern gebracht wird.

All dies erfordert nur, dass die Neuronen an einer Synapse Kontakt herstellen, der Abstand zwischen den Somas spielt keine Rolle. Natürlich muss der Abstand zwischen dem Axon und dem dendritischen Dorn eng genug sein, um eine Synapse zu bilden.

Es stimmt zwar, dass sich Neuronen nur mit benachbarten Neuronen verbinden, aber die Netzwerke, die sich zwischen ihnen bilden, sind das Ergebnis der Hebb-Regel. Wir beginnen mit einem Überfluss an neuronalen Verbindungen und die Netzwerke, die nicht genutzt werden (überflüssige), werden systematisch zerstört. Hebbs Theorie ist entscheidend für das Verständnis neuronaler Netze.
Ich bin mit Ihrem Kommentar nicht besonders einverstanden, aber ich bin mir nicht sicher, worauf Sie hinauswollen.
Ihre Antwort zeigt, dass die "Regel" nur lokale Neuronen betrifft, aber die Regel / Theorie gilt breiter als nur lokale Neuronen. Tatsächlich wäre es überhaupt nicht von großem Nutzen, wenn es diese Neuronen nicht zu größeren Netzwerken verketten würde.
Ich glaube nicht, dass ich darauf hindeute, dass es nur lokale Neuronen betrifft . Wie sich die Regel auf das Netzwerkergebnis auswirkt, erfordert ein höheres Maß an Schlussfolgerung und erscheint mir außerhalb des Rahmens der Frage. Ich habe in Netzwerken nicht auf die eine oder andere Weise kommentiert.
Hebbische Lernregel, lokal oder global?
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