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使用机器学习揭示大脑如何编码记忆

在国立大学国立卫生研究院N.1卫生研究所工作的研究人员,由国大心理学系助理教授Camilo Libedinsky以及国大工程学院创新与设计计划的高级讲师施世成带领的研究人员发现,大脑中存在大量神经元额叶在动态变化的神经活动中包含稳定的短期记忆信息。

使用机器学习揭示大脑如何编码记忆

这一发现可能对理解有机体如何使用有限大小的大脑同时进行多种心理操作(如记忆,注意力和决策)产生深远的影响。

映射额叶中的短期记忆

在人脑中,额叶在处理短期记忆中起重要作用。短期记忆存储信息的能力很低。“它通常只能容纳六到八个物品。例如,考虑一下我们能够记住几秒钟的电话号码的能力-这会使用短期记忆,” Libendisky解释说。

在这里,NUS研究人员通过测量许多神经元的活动来研究额叶如何代表短期记忆信息。研究人员先前的研究结果表明,如果在记忆维持期间出现干扰,就会改变额叶神经元编码记忆的代码。

“这是违反直觉的,因为内存稳定但代码已更改。在这项研究中,我们解决了这个难题。” Libedinsky说。研究人员使用机器学习衍生的工具,发现可以在不断变化的神经种群代码中找到稳定的信息。

这意味着NUS团队证明了可以从呈现干扰物后改变其代码的神经元群体中读取记忆信息。

下一步

这项简单的发现具有更广泛的含义,表明单个神经种群可能包含多种相互不干扰的独立信息。Libedinsky解释说:“这可能是表现出认知灵活性的生物的重要属性。”

研究人员目前正在扩展这些研究,以探索多个大脑区域如何彼此交互,目的是传输和处理不同类型的信息。这可以通过在生物网络中进行测量与模拟可模拟其功能的人工神经网络之间的相互作用来实现。研究人员还在不健康的大脑(例如患有痴呆症的大脑)中探索这些过程。

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点击次数:更新时间2019-11-29【打印此页】??【关闭
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