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空間座標の理論とモデルは、霊長類の海馬におけるアロセンコンな空間表現に後部帯状および関連する脳底皮質を介して界面を可能にする頭頂皮質を介して背側視覚系に変換されます。第一に、脳の変換学習を調整するための新しいアプローチが提案されています。このアプローチでは、従来のゲイン変調が時間的微量ルールの競合ネットワーク学習によって補完されます。計算モデルでは、ニューロンが信号の異なる組み合わせをより正確に表現できるようにすることにより、新しいアプローチが変調だけよりもはるかに正確に機能することが示されています。この理解は、座標変換が学習される多くの脳領域に適用される可能性があります。第二に、アロセントリックの空間ビュー座標で表現を形成できるようにする背側の視覚系/頭頂領域には、一連の座標変換が提案されています。入力刺激は、網膜空間の特定の位置での刺激に過ぎず、必要なゲイン変調信号は目の位置、頭の方向、および場所がすべて霊長類の脳に存在します。ベアリングをランドマークにコードするニューロンは、座標変換に関与しています。ここでの重要性の一部は、このモデルで生成されたアロセンストリックビューの座標は、霊長類の海馬およびパラホイポキャンパル皮質で記録されたアロセントリックビューに応答する空間ビューセルの座標と同じであることです。その結果、背側の視覚システムからの情報を使用して、自己運動を可能にするための特候的更新を提供するなど、適切なアロコセントリック座標フレームの海馬への空間入力を更新できます。さらに、海馬の空間的ビュー細胞が、海馬アリケート中心の座標から、宇宙での作用やナビゲーションに役立つエゴセントリック座標への変換にどのように役立つかが示されています。
空間座標の理論とモデルは、霊長類の海馬におけるアロセンコンな空間表現に後部帯状および関連する脳底皮質を介して界面を可能にする頭頂皮質を介して背側視覚系に変換されます。第一に、脳の変換学習を調整するための新しいアプローチが提案されています。このアプローチでは、従来のゲイン変調が時間的微量ルールの競合ネットワーク学習によって補完されます。計算モデルでは、ニューロンが信号の異なる組み合わせをより正確に表現できるようにすることにより、新しいアプローチが変調だけよりもはるかに正確に機能することが示されています。この理解は、座標変換が学習される多くの脳領域に適用される可能性があります。第二に、アロセントリックの空間ビュー座標で表現を形成できるようにする背側の視覚系/頭頂領域には、一連の座標変換が提案されています。入力刺激は、網膜空間の特定の位置での刺激に過ぎず、必要なゲイン変調信号は目の位置、頭の方向、および場所がすべて霊長類の脳に存在します。ベアリングをランドマークにコードするニューロンは、座標変換に関与しています。ここでの重要性の一部は、このモデルで生成されたアロセンストリックビューの座標は、霊長類の海馬およびパラホイポキャンパル皮質で記録されたアロセントリックビューに応答する空間ビューセルの座標と同じであることです。その結果、背側の視覚システムからの情報を使用して、自己運動を可能にするための特候的更新を提供するなど、適切なアロコセントリック座標フレームの海馬への空間入力を更新できます。さらに、海馬の空間的ビュー細胞が、海馬アリケート中心の座標から、宇宙での作用やナビゲーションに役立つエゴセントリック座標への変換にどのように役立つかが示されています。
A theory and model of spatial coordinate transforms in the dorsal visual system through the parietal cortex that enable an interface via posterior cingulate and related retrosplenial cortex to allocentric spatial representations in the primate hippocampus is described. First, a new approach to coordinate transform learning in the brain is proposed, in which the traditional gain modulation is complemented by temporal trace rule competitive network learning. It is shown in a computational model that the new approach works much more precisely than gain modulation alone, by enabling neurons to represent the different combinations of signal and gain modulator more accurately. This understanding may have application to many brain areas where coordinate transforms are learned. Second, a set of coordinate transforms is proposed for the dorsal visual system/parietal areas that enables a representation to be formed in allocentric spatial view coordinates. The input stimulus is merely a stimulus at a given position in retinal space, and the gain modulation signals needed are eye position, head direction, and place, all of which are present in the primate brain. Neurons that encode the bearing to a landmark are involved in the coordinate transforms. Part of the importance here is that the coordinates of the allocentric view produced in this model are the same as those of spatial view cells that respond to allocentric view recorded in the primate hippocampus and parahippocampal cortex. The result is that information from the dorsal visual system can be used to update the spatial input to the hippocampus in the appropriate allocentric coordinate frame, including providing for idiothetic update to allow for self-motion. It is further shown how hippocampal spatial view cells could be useful for the transform from hippocampal allocentric coordinates to egocentric coordinates useful for actions in space and for navigation.
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