Learning from unexpected events in the neocortical microcircuit | bioRxiv (2023)
Colleen J. Gillon1,2,3 † , Jason E. Pina4,5 † , J´erˆome A. Lecoq6 † , Ruweida Ahmed6 2 , Yazan N. Billeh6 , Shiella Caldejon6 , Peter Groblewski6 , Timothy M. Henley4,5, India Kato6 , Eric Lee6 3 , Jennifer Luviano6 , Kyla Mace6 , Chelsea Nayan6 , Thuyanh V. Nguyen6 , Kat North6 4 , Jed Perkins6 , Sam Seid6 , Matthew T. Valley6 , Ali Williford6 , Yoshua Bengio3,7,8 5 ,Timothy P. Lillicrap9,10, Blake A. Richards3,8,11,12 *, and Joel Zylberberg
https://doi.org/10.1101/2021.01.15.426915
Naa_tsure.icon論文はResponses to Pattern-Violating Visual Stimuli Evolve Differently Over Days in Somata and Distal Apical Dendrites | Journal of Neuroscience (2024)に出ているが、かなり修正が入ってかなり主張が弱くなっているのでこちらで主張したかったことをチェックしてみる
階層的予測符号化(hierachical Predictive Coding; hPC)の”しるし”とは何か?
どのように予測できなかったイベントから学習を行うのか?
推測:
1. 予測できる/できないイベントを区別する仕組みがある
予測できる/できないイベントに対する応答が異なるはず
例えば、Cooperative thalamocortical circuit mechanism for sensory prediction errors | Nature (2024)
これは細胞体と尖端樹状突起(Apical dendrite)で同じ?
2. 学習を通じて予測できる/できないイベントの表象を変える仕組みがある
これらの応答は学習が進むにつれて長期的に変化する
例えば、Learning enhances the relative impact of top-down processing in the visual cortex | Nature Neuroscience (2015)
3. それぞれの階層は別々に学習を行う仕組みを持つ
ボトムアップ(Bottom-Up)とトップダウン(Top-Down)は別々に学習される
Naa_tsure.icon別に領域ごとで考えてもいいが、連合野がそれぞれの感覚野で使いやすい形に情報を修正していると考えるよりも、連合野の情報をそれぞれの感覚野が適宜修正して使いやすくしていると考えた方が自然
例えば、Experience-dependent spatial expectations in mouse visual cortex | Nature Neuroscience (2016)は運動から感覚の予測
この時、細胞体と尖端樹状突起(Apical dendrite)の学習は同じ?
Globalな刺激構造は保ったまま、localに予測できない刺激を挟む
通常はA - B - C - D - Gという順番で視覚刺激パターンが変化する
たまに(7%)A - B - C - U - Gという変更が入る
このU刺激が予測できない刺激、Dが比較対象の予測できる刺激