Wie können Spike-Timing-abhängige Plastizität und homöostatische Plastizität beide richtig sein? Wenn die vom Spike-Timing abhängige Plastizität ständig versucht, Verbindungen zu stärken, die homöostatische Plastizität jedoch ständig versucht, starke Verbindungen zu schwächen, würden sich die beiden dann nicht gegenseitig aufheben, was dazu führen würde, dass keine Nettoplastizität auftritt und folglich das Gehirn nicht lernen könnte?
Ich habe ein ziemlich gutes Verständnis von Spike-Timing-abhängiger Plastizität, aber ich bin erst kürzlich auf homöostatische Plastizität gestoßen und versuche zu verstehen, wie beide Theorien richtig sein können. Was verstehe ich falsch? Kann mir jemand helfen, die homöostatische Plastizität besser zu verstehen und wie sie sich auf die vom Spike-Timing abhängige Plastizität bezieht?
Homoestatische Plastizität kann mit Spike-abhängiger Plastizität verwendet werden, da sie zwei unterschiedliche Ziele haben und nicht einheitlich auf die neurale Population angewendet werden. Um dieses Argument zu untermauern, werde ich ein Berechnungsmodell verwenden, das aus „ Simultanes unüberwachtes und überwachtes Lernen kognitiver Funktionen in biologisch plausiblen neuronalen Netzen mit Spitzen“ von Bekolay et al.
In dem Modell versucht ein Ensemble von Neuronen mit Eingabe- und Ausgabegewichten [1] zu lernen, wie sie ihre Ausgabegewichte ändern können, um sich einer gegebenen Funktion anzunähern. PES (STDP-Regel) ändert die Ausgabegewichte der Neuronen auf ungefähr. Die BCM (homöostatische Regel) erhöht die Sparsamkeit der Eingabegewichte. Wenn sie zusammen als hPES verwendet werden, ermöglichen sie eine geringere Parameterempfindlichkeit des Ensembles und eine niedrigere Spiking-Gesamtrate, wodurch die Gruppe von Neuronen Energie sparen kann.
[1] Eine visuelle Erklärung dessen, was dies bedeutet, finden Sie in diesem Blogbeitrag .
Das Schlüsselkonzept ist, dass STDP synapsenspezifisch ist, während die homöostatische Plastizität globaler ist. (Nebenbei gesagt, es ist falsch zu sagen, dass STDP Verbindungen stärkt. STDP stärkt Verbindungen mit Prä-Vorher-Post-Spiking-Beziehungen, schwächt jedoch Verbindungen mit Post-Vorher-Prä-Spiking-Beziehungen. Sie denken vielleicht an Hebbsche Plastizität. Die folgende Erklärung trifft auf beide zu.) Angenommen, Sie haben 100 Synapsen an Ihrem Neuron, die alle eine Gewichtung von 1 haben. Angenommen, 10 von ihnen werden durch die Hebb-Regel oder STDP verstärkt, um eine Gewichtung von 10 zu erreichen, also die Gesamtstärke aller Synapsen in das Neuron ist jetzt 190. Wenn dann homöostatische Plastizität angewendet wird, so dass der Gesamteingang zum Neuron auf einen Wert von 100 zurückkehrt, haben die 10 verstärkten Synapsen ein neues Gewicht von 10 * 100/190 = 5,3, und die anderen 90 Synapsen haben ein neues Gewicht von 1*100/190 = 0,53. Obwohl die Gesamteingabe in das Neuron konstant gehalten wird, ändert sich daher die Verteilung dieser Gewichte, sodass Informationen, die durch die anfängliche Hebbsche Plastizität oder STDP gewonnen wurden, beibehalten werden.
Scott Weinblatt
Seanny123