脳のニューラルネットワークにおける構造化された情報表現のモデル

人間は抽象的なレベルで推論し、情報を抽象カテゴリに構成することができますが、基礎となる神経プロセスは不明のままです。最近の実験データは、これが構造情報を解読できる脳の特定のサブレアスを含む可能性が高いというヒントを提供します。このデータに基づいて、アセンブリプロジェクションの概念を紹介します。これは、スパイクニューロンの一般的なネットワークのコンテンツに構造情報を添付するための一般的な原則です。アセンブリの予測の原則によれば、構造エンコードアセンブリが出現し、ヘビアン可塑性メカニズムを介してコンテンツ表現に動的に結合されます。このモデルは、多くの実験データを説明するための基礎を提供し、脳の抽象計算操作をモデル化するための基礎を提供します。

Humans can reason at an abstract level and structure information into abstract categories, but the underlying neural processes have remained unknown. Recent experimental data provide the hint that this is likely to involve specific subareas of the brain from which structural information can be decoded. Based on this data, we introduce the concept of assembly projections, a general principle for attaching structural information to content in generic networks of spiking neurons. According to the assembly projections principle, structure-encoding assemblies emerge and are dynamically attached to content representations through Hebbian plasticity mechanisms. This model provides the basis for explaining a number of experimental data and provides a basis for modeling abstract computational operations of the brain.