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Non-synaptic plasticity enables memory-dependent local learning
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OA
AI
DOI：10.1371/journal.pone.0313331.png)
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摘要
En 中文
突触可塑性对于大脑中的记忆形成和学习至关重要。此外，近期结果表明，非突触可塑性过程（如神经膜特性的调节）有助于记忆形成，但其在学习与记忆中的功能作用仍然不明确。本文提出，非突触和突触可塑性都是使神经元网络能够实现记忆依赖性处理所必需的组成部分。前者在快速时间尺度上作用于快速信息存储，而后者在较慢时间尺度上塑造网络处理，以利用该记忆作为功能组件。我们在一个网络模型中分析了这一概念，其中锥体神经元以赫布方式调节其顶树突干的可兴奋性。我们发现，对于该模型可以推导出局部突触可塑性规则，并表明这种突触可塑性与非突触干可塑性之间的相互作用使模型能够在多种任务中成功实现记忆依赖性处理能力，这些任务范围从简单的记忆测试到问答。
Keyword:
PYRAMIDAL NEURONS
TIME
MODEL
EXCITABILITY
BACKPROPAGATION
INCREASES
STORAGE
ENGRAM
MAZE
期刊
IF:
2.6
论文数:
2.6W
被引数:
81.6W
机构
引用论文
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