|
Основные достижения 2021 годаСтратегия сведения биофизических моделей нейросетей к их абстрактным аналогам в применении к первичной зрительной коресектор численного моделирования (Шмидта,АА)
Мозг чаще всего моделируют как сеть активных элементов-нейронов. Однако из-за большого числа параметров оказывается невозможным проанализировать и согласовать с экспериментальными данными такую биофизически-подробную модель. С другой стороны, сильно упрощённые модели нейронных популяций (модели среднего поля) раскрывают принципы работы мозга, но связь их параметров с исходными параметрами сети остаётся неизвестной, а также неизвестной оказывается роль феноменологически введённых предположений. Поэтому важной задачей является установление связи между сложными и простыми моделями. Мы построили последовательную редукцию моделей зрительной коры, состоящей из функциональных единиц — ориентационных гиперколонок (Рис. 1А). В основе анализа лежит переход от рассмотрения единичных частиц-нейронов к их статистическому ансамблю и использование уравнений для функции распределения вероятности. Редукция последовательно уменьшает число параметров, связывает их между собой и выявляет качественные различия поведения моделей, которые являются следствиями их упрощений (Рис. 1Б). Компактные выражения для параметров четко идентифицируют влияние конкретных электрофизиологических и анатомических факторов на режимы активности, в частности, как проявляется инвариантность к контрасту изображения и эффекты-иллюзии. Предложенная методология может быть применена к другим нейронным системам с соответствующими модификациями.
Иллюстрации
Направление ПФНИ 3.1.3.1. Исследование выполнено при поддержке РФФИ №19-015-00183. Публикации
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
© 2005–2020 разработка и сопровождение: ОНТИ ФТИ им. А.Ф. Иоффе
|