【摘要】：嚙齒類動物可以在海馬中形成代表環(huán)境的認(rèn)知地圖來解決空間問題。在經(jīng)典的認(rèn)知地圖模型中,系統(tǒng)需要大量物理探索來學(xué)習(xí)空間環(huán)境,從而解決尋路問題,這個過程會耗費大量時間和能量。雖然Hopfield的智力探索模型彌補了這個缺陷,但是該模型并沒有關(guān)注路徑的高效性。并且這個模型主要來自于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),缺乏明確的生理學(xué)意義。該計算模型在智力探索概念的基礎(chǔ)上,運用神經(jīng)能量編碼的理論來解決路徑搜索問題:該模型通過位置細(xì)胞集群的發(fā)放功率構(gòu)建一種能量場,并計算能量場的梯度,進(jìn)而用梯度向量來研究智力探索問題。研究結(jié)果表明提出的這種新的智力探索模型不僅可以更高效地找到優(yōu)化路徑,而且呈現(xiàn)了具有生物物理學(xué)意義的學(xué)習(xí)過程。這種新思路驗證了位置細(xì)胞和突觸對空間記憶的重要性以及能量編碼的有效性,為了解空間記憶的神經(jīng)動力學(xué)機(jī)制提供了理論基礎(chǔ)。
[Abstract]:Rodents can form cognitive maps representing the environment in the hippocampus to solve spatial problems. In the classical cognitive map model, the system needs a lot of physical exploration to study the spatial environment, thus solving the problem of finding the way. This process will consume a lot of time and energy. Although Hopfield's intelligence exploration model makes up for this flaw, the model does not focus on the efficiency of the path. And this model mainly comes from artificial neural network, lack of clear physiological significance. Based on the concept of intelligence exploration, this model uses the theory of neural energy coding to solve the path search problem: the model constructs an energy field through the power release of the location cell cluster, and calculates the gradient of the energy field. Then the gradient vector is used to study the problem of intelligence exploration. The results show that the proposed new intelligence exploration model can not only find the optimal path more efficiently, but also present a biophysical learning process. This new idea verifies the importance of location cells and synapses to spatial memory and the validity of energy coding and provides a theoretical basis for understanding the neurodynamic mechanism of spatial memory.
【作者單位】： 華東理工大學(xué)認(rèn)知神經(jīng)動力學(xué)研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(11232005;11472104) 教育部博士生基金(20120074110020)
【分類號】：TP183;Q42

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本文編號：2403664