樹状突起エラーモデル(Dendritic Error Model)
from Dendritic cortical microcircuits approximate the backpropagation algorithm | arXiv (2018)
予測符号化(Predictive Coding:PC)における問題点を、ニューロンモデルに樹状突起を導入することで解決
以前の問題点
予測誤差(Prediction Errors)ニューロンと予測(Prediction)ニューロンの仮定
これらの特定の接続性の仮定
Naa_tsure.iconこれを支持する実験的証拠は極めて限定的
Evaluating the neurophysiological evidence for predictive processing as a model of perception | Annals of the new York Academy of Sciences (2020)
このモデルでは予測誤差ニューロンの代わりに、尖端樹状突起(Apical dendrite)がエラーを計算すると仮定した。
尖端樹状突起(Apical dendrite)がトップダウン(Top-Down)シグナルを受けとり、Vasoactive intestinal peptide (VIP) positive interneuronsからその層の予測を受け取る
Naa_tsure.iconTop-down input modulates visual context processing through an interneuron-specific circuit | Cell Reports (2023)の結果と一部一致してそう？
マルチノッチ細胞(Martinotti Cells)とか関係ありそう
樹状突起階層的予測符号化(Dendritic hPC)では、自らの予測が基底樹状突起(basal dendrite)とParvalbumin (PV) positive interneuronsを介して行われるという点で反対の提案とも言える