项目名称: 小世界神经网络中信号传输的建模研究

项目编号: No.60871094

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2009

项目学科: 生物科学

项目作者: 李春光

作者单位: 浙江大学

项目金额: 30万元

中文摘要: 信号在大脑中的传输对于认知和计算等功能是必不可少的,但神经系统如何保证信号准确可靠地在脑中传输仍然不清楚。人们提出了信号传输主要的两种可能传输方式:同步脉冲(synfire)传输和放电速率(firing-rate)传输。对于这两种传输机制,在文献中的研究主要是基于规则的前馈网络或随机网络进行的,然而最近研究发现生物神经元网络既不是完全规则的也不是完全随机的,而是具有小世界性质的。在本项目中,我们系统地研究了小世界拓扑如何影响神经脉冲同步,进而如何影响神经信息的传输,研究了不同的激励突触和抑制突触比率下的信号传输,重点研究了不可靠突触对信号传输的影响。我们发现了小世界特性和不可靠突触的一些特殊作用,比如,在某些情况下神经突触的不可靠性反而对网络的同步和信息的传输更有利。在本项目的支持下,我们还对小世界神经元网络中对渐变模式的联想记忆、仿视觉神经系统的显著性检测和图像分割,以及神经元模型的电子电路实现等进行了研究。主要研究工作都属于神经科学和信息科学的交叉融合。

中文关键词: 信息传输;小世界网络;不可靠性;噪声;同步

英文摘要: The transmission of distributed neural activity within the brain is essential for high-level cognitive functions and computations, but it is not clear how the brain's architecture supports such signal propagation in a reliable and accurate manner. Recently, two alternative propagation modes have been discussed in the literature, namely the synfire chain and the firing-rate propagation. Investigations of both modes of signal transmission are either based on regular feed-forward or random networks. On the other hand, many biological networks including cortical systems are neither fully regular nor fully random. Rather, these networks have the so-called "small-world" property. In this project, we systematically investigated how the small-world topology affect the synchronization of neuronal networks and affect the signal propagation in the networks. We investigated how the ratio of excitatory vs inhibitory synapses affects the signal propagation. We investigated how the synaptic unreliability affects the signal propagation in the neuroanl networks. We found some interesting roles of the small-world topology and the synaptic unreliablity, for example, in some cases, the synaptic unreliability plays constructive roles on the synchronization and signal propagation. Supported partially by this foundation, we studied also the memorizing of morph patterns in small-world neuronal networks, the visual saliency detection algorithm, the bio-inspired image segmentation algorithm, as well as the electronic circuit design of the neuron models. All of these works are interdisciplinary researches between neuroscience and information science.

英文关键词: signal propagation; small-world network; unreliability; noise; synchronization

成为VIP会员查看完整内容
1

相关内容

神经网络的基础数学
专知会员服务
201+阅读 · 2022年1月23日
《深度学习中神经注意力模型》综述论文
专知会员服务
112+阅读 · 2021年12月15日
【博士论文】集群系统中的网络流调度
专知会员服务
42+阅读 · 2021年12月7日
专知会员服务
61+阅读 · 2021年9月20日
持续学习最新综述论文,29页pdf
专知会员服务
117+阅读 · 2021年4月22日
[WWW2021]图结构估计神经网络
专知会员服务
42+阅读 · 2021年3月29日
【Cell 2020】神经网络中的持续学习
专知会员服务
59+阅读 · 2020年11月7日
【CIKM2020】神经贝叶斯信息处理,220页ppt,国立交通大学
专知会员服务
34+阅读 · 2020年10月26日
最新《动态网络嵌入》综述论文,25页pdf
专知会员服务
136+阅读 · 2020年6月17日
神经网络的基础数学,95页pdf
专知
25+阅读 · 2022年1月23日
【博士论文】集群系统中的网络流调度
专知
4+阅读 · 2021年12月7日
干货!神经网络原来是这样和数学挂钩的
图灵教育
13+阅读 · 2019年5月21日
脉冲神经网络与小样本学习【附PPT】
人工智能前沿讲习班
46+阅读 · 2019年2月1日
一文读懂神经网络(附PPT、视频)
数据派THU
17+阅读 · 2018年3月25日
脉冲神经网络,下一代机器学习?
专知
12+阅读 · 2018年1月13日
前沿 | 简述脉冲神经网络SNN:下一代神经网络
机器之心
36+阅读 · 2018年1月13日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
15+阅读 · 2019年6月25日
Arxiv
26+阅读 · 2018年8月19日
小贴士
相关VIP内容
神经网络的基础数学
专知会员服务
201+阅读 · 2022年1月23日
《深度学习中神经注意力模型》综述论文
专知会员服务
112+阅读 · 2021年12月15日
【博士论文】集群系统中的网络流调度
专知会员服务
42+阅读 · 2021年12月7日
专知会员服务
61+阅读 · 2021年9月20日
持续学习最新综述论文,29页pdf
专知会员服务
117+阅读 · 2021年4月22日
[WWW2021]图结构估计神经网络
专知会员服务
42+阅读 · 2021年3月29日
【Cell 2020】神经网络中的持续学习
专知会员服务
59+阅读 · 2020年11月7日
【CIKM2020】神经贝叶斯信息处理,220页ppt,国立交通大学
专知会员服务
34+阅读 · 2020年10月26日
最新《动态网络嵌入》综述论文,25页pdf
专知会员服务
136+阅读 · 2020年6月17日
相关资讯
神经网络的基础数学,95页pdf
专知
25+阅读 · 2022年1月23日
【博士论文】集群系统中的网络流调度
专知
4+阅读 · 2021年12月7日
干货!神经网络原来是这样和数学挂钩的
图灵教育
13+阅读 · 2019年5月21日
脉冲神经网络与小样本学习【附PPT】
人工智能前沿讲习班
46+阅读 · 2019年2月1日
一文读懂神经网络(附PPT、视频)
数据派THU
17+阅读 · 2018年3月25日
脉冲神经网络,下一代机器学习?
专知
12+阅读 · 2018年1月13日
前沿 | 简述脉冲神经网络SNN:下一代神经网络
机器之心
36+阅读 · 2018年1月13日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员