突触和髓鞘可塑性对库拉莫扭曲振荡器网络学习的影响
摘要：神经可塑性通常集中在突触可塑性上。然而，学习是突触和髓鞘可塑性的结果。具体来说，突触变化通常与髓鞘变化同时发生并相互作用，导致这些过程之间的复杂动态相互作用。在本研究中，我们研究了这些相互作用对Kuramoto振荡器系统的耦合行为的影响。为此，我们构建了一个完全连接的一维环形相位振荡器网络，其耦合强度（反映突触强度）和传导速度（反映髓鞘化）分别由Hebbian学习规则调节。我们根据结构（成对连接强度和传导速度）和功能连接（局部和全局同步行为）评估系统的行为。我们发现，在限制为突触可塑性的条件下，系统形成两个在结构上和功能上都有所不同的集群，而额外的适应性髓鞘化允许这些结构集群之间进行功能通信。因此，动态传导速度使结构分离的集群在功能上整合。我们的结果验证了当考虑到髓鞘可塑性时，在学习后的网络状态可能不同，指向了在计算模型中整合这两个因素的相关性。
作者：Maryam Karimian, Domenica Dibenedetto, Michelle Moerel, Thomas Burwick, Ronald Westra, Peter De Weerd and Mario Senden
论文ID：1902.06272
分类：Adaptation and Self-Organizing Systems
分类简称：nlin.AO
提交时间：2020-01-29