生长的树突增强了神经元的计算能力和记忆容量
摘要：新皮层锥体神经元具有许多树突结构，并且这些树突可以独立产生神经脉冲。现在我们也理解到，在人类生命的最初几年中，树突会有大量的生长，这被认为是一个极其学习的时期。这些观察结果启发了一个基于早期随机、Hebbian发展理论的本地随机算法的构建。在这里，我们研究了这种结合了树突形成和监督自适应突触生成的新算法在神经计算中的优势和限制。使用这种算法创建的神经元具有增强的记忆容量，可以避免灾难性干扰（遗忘），并且具有将混合分布解开的能力。特别地，并且每个类中的个别树突以无监督的方式发展，成为与类条件混合分布的混合元素相对应的特征簇。虽然我们使用判别问题来了解这个随机算法和它产生的神经连接的能力，但该算法属于生成类，因此对于需要泛化（即超越先前学习）的决策似乎是理想的。
作者：William B Levy and Robert A. Baxter
论文ID：2210.16246
分类：Neurons and Cognition
分类简称：q-bio.NC
提交时间：2022-10-31