時間は本質的なものです：神経コード、同期、振動、アーキテクチャ

時間は、脳内の情報のエンコード、表現、伝送、統合、保存、および検索において、神経コード、同期、および振動がどのように機能するかについての本質です。この仮説と理論の記事では、コード、同期、振動、および必要なニューラルネットワークの種類間の観察された可能性のある関係を調べます。脳のリバースエンジニアリング情報機能に向けて、無線変調と復調、アクティブな反響回路、分散コンテンツアドレス可能なメモリ、信号標準的な時間領域相関と畳み込み操作、スパイク相関ベースのホログラフィから原理を組み込んだ前向きの代替神経アーキテクチャに向けて自己組織化、自動エンコード予測システムの概要が概説されています。同期と振動は、感覚、知覚、行動、認知、動機、影響、記憶、注意、期待、想像力など、多くの可能な機能に耐えると考えられています。これらには、スパイクレイテンシと振動応答の特徴的なパターンだけでなく、フェーズロックによるイベントおよびオブジェクトの属性のコーディングへの直接関与が含まれます。それらは、セグメンテーションと結合、作業記憶、注意、ゲーティングとシグナルのゲーティングとルーティング、時間リセットメカニズム、地域間調整、時間の離散化、時間帯の変換、および時間波干渉ベースの操作のサポートに関与していると考えられています。ニューラルコードの高レベルの部分的な分類法は、チャネル、時間パターン、およびスパイク潜時コードで構成されています。振動位相オフセットコードを含む候補神経コードにおける同期の機能的役割と振動の概要が概説されています。さまざまな形式の多重化ニューラルシグナルが考慮されます：時間分割、周波数分割、コード分割、振動相、同期チャネル、振動階層、多系統アンサンブル。イベントとオブジェクトの低レベルおよび高レベルの属性をエンコードするための拡張可能な注釈のあるニューラルスパイクトレインフレームワークが提案されています。コーディングスキームでは、解釈のために適切なニューラルアーキテクチャが必要です。時間遅延、振動、波の干渉、シンファイアチェーン、多染色、および神経のタイミングネットワークについて説明します。脳機能の代替でより時間中心の理論を策定するためのいくつかの新しい概念が議論されています。無線通信システムと同様に、脳は、放送および選択的に多重化された一時的にパターン化されたパルス信号を選択する動的で適応的なトランシーバーのネットワークと見なすことができます。これらの信号は、一般的なサブパターンを選択、強化、および結合する複雑な信号相互作用を可能にし、活性化干渉ネットワークを広げることで伝播する緊急の低次元信号を作成します。メモリトレースがアクティブなニューロン表現と同じ種類の時間パターン形式を共有する場合、その後、ホログラのようなコンテンツアドレス可能な記憶を分散し、時間パターン共鳴を介して可能になります。

Time is of the essence in how neural codes, synchronies, and oscillations might function in encoding, representation, transmission, integration, storage, and retrieval of information in brains. This Hypothesis and Theory article examines observed and possible relations between codes, synchronies, oscillations, and types of neural networks they require. Toward reverse-engineering informational functions in brains, prospective, alternative neural architectures incorporating principles from radio modulation and demodulation, active reverberant circuits, distributed content-addressable memory, signal-signal time-domain correlation and convolution operations, spike-correlation-based holography, and self-organizing, autoencoding anticipatory systems are outlined. Synchronies and oscillations are thought to subserve many possible functions: sensation, perception, action, cognition, motivation, affect, memory, attention, anticipation, and imagination. These include direct involvement in coding attributes of events and objects through phase-locking as well as characteristic patterns of spike latency and oscillatory response. They are thought to be involved in segmentation and binding, working memory, attention, gating and routing of signals, temporal reset mechanisms, inter-regional coordination, time discretization, time-warping transformations, and support for temporal wave-interference based operations. A high level, partial taxonomy of neural codes consists of channel, temporal pattern, and spike latency codes. The functional roles of synchronies and oscillations in candidate neural codes, including oscillatory phase-offset codes, are outlined. Various forms of multiplexing neural signals are considered: time-division, frequency-division, code-division, oscillatory-phase, synchronized channels, oscillatory hierarchies, polychronous ensembles. An expandable, annotative neural spike train framework for encoding low- and high-level attributes of events and objects is proposed. Coding schemes require appropriate neural architectures for their interpretation. Time-delay, oscillatory, wave-interference, synfire chain, polychronous, and neural timing networks are discussed. Some novel concepts for formulating an alternative, more time-centric theory of brain function are discussed. As in radio communication systems, brains can be regarded as networks of dynamic, adaptive transceivers that broadcast and selectively receive multiplexed temporally-patterned pulse signals. These signals enable complex signal interactions that select, reinforce, and bind common subpatterns and create emergent lower dimensional signals that propagate through spreading activation interference networks. If memory traces share the same kind of temporal pattern forms as do active neuronal representations, then distributed, holograph-like content-addressable memories are made possible via temporal pattern resonances.