Theories and models of working memory (WM) were at least since the mid-1990s dominated by the persistent activity hypothesis. The past decade has seen rising concerns about the shortcomings of sustained activity as the mechanism for short-term maintenance of WM information in the light of accumulating experimental evidence for so-called activity-silent WM and the fundamental difficulty in explaining robust multi-item WM. In consequence, alternative theories are now explored mostly in the direction of fast synaptic plasticity as the underlying mechanism.The question of non-Hebbian vs Hebbian synaptic plasticity emerges naturally in this context. In this review we focus on fast Hebbian plasticity and trace the origins of WM theories and models building on this form of associative learning.


翻译:工作记忆(WM)的理论和模型自1990年代中期以来一直被持续活动假说所主导。过去十年间,由于越来越多的实验证据支持所谓的无活动WM以及解释稳健的多项目WM的根本困难,人们对维持WM信息的短期机制的持续活动假说提出了越来越多的担忧。因此,现在探索的备选理论大多是关于快速突触可塑性作为潜在机制的方向。在这种情况下,非Hebbian与Hebbian突触可塑性的问题自然而然地出现。在本综述中,我们专注于快速的Hebbian突触可塑性,并追溯了构建基于这种联想学习形式的WM理论和模型的起源。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
25+阅读 · 2019年1月4日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31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
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月28日
Arxiv
87+阅读 · 2021年5月17日
Adaptive Synthetic Characters for Military Training
Arxiv
45+阅读 · 2021年1月6日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
25+阅读 · 2019年1月4日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31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
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员