Dendritic solutions to the credit assignment problem | Current Opinion in Neurobiology (2019)

出力と目標の間にエラーが生じた場合、これを最小化するために重みを更新したい

どのシナプス重みがそのエラーにどの程度影響しているのかを知る必要がある

単一コンパートメントの点ニューロン(point neuron)に対して、貢献シグナルを送ることを考える

貢献シグナルを送られている点ニューロンは常に感覚シグナルを受け取っているため、この２つを見分けることができない

解決策としては、

1. 時間的に分離する

ニューロンは常に数千 - 数万のシナプス入力を受けている

この大量の入力が一時的に止まるとは考えにくい

2. 空間的に分離する

点ニューロンモデルでは全ての入力を細胞体で受けるため不可能

一方で、本物の神経細胞は複雑な形態をしている

樹状突起(Dendrite)が独立したコンパートメントとして働く可能性

3. シグナルの特徴を変化させる

脳がどのような損失関数(Loss function)を使っているかがわからない問題

神経修飾物質(neuromodulator)は基本的にVolume transmissionであるため、特定の神経に対して貢献シグナルを送るのには不適

二つのシグナルは単純スパイクと複雑スパイクで区別できる

Naa_tsure.icon小脳(cerebellum)の場合は登上繊維(Climbing fiber)とプルキンエ細胞(Purkinje cell)が一対一なので問題が簡単ということに注意