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    海马体联想记忆的理论及模型实验,对整个海马-新皮质区进行建模

    海马在联想记忆( associative memory AM)任务中采用的计算原则一直是计算和理论神经科学中最主要的研究课题之一。海马网络的经典模型假设AM是通过一种形式的协方差学习来执行的,其中记忆项目之间的关联由学习的协方差矩阵中的条目来表示,该学习的协方差矩阵编码在海马子场CA3中的循环连接中。另一方面,最近有人提出,海马中的AM是通过预测编码实现的。遵循这一理论的分级预测编码模型执行AM,但未能捕获编码经典模型中协方差的递归海马结构。这种二分法对发展记忆如何在海马体中形成和回忆的统一理论造成了潜在的困难。早期的预测编码模型明确地学习输入的协方差信息,似乎是这种二分法的解决方案。在这里,我们表明,尽管这些模型可以执行AM,但它们是以一种不可信和数值不稳定的方式执行的。相反,我们提出了这些早期协方差学习预测编码网络的替代方案,这些网络隐式地和似是而非地学习协方差信息,并可以使用树枝状结构来编码预测误差。我们通过分析表明,我们提出的模型完全等价于早期的预测编码模型学习协方差,并且在实际执行AM任务时不会遇到数值问题。我们进一步表明,我们的模型可以与分层预测编码网络相结合,以模拟海马-新皮质的相互作用。我们的模型提供了一种生物学上可行的方法来模拟海马网络,指出了海马在记忆形成和回忆过程中使用的潜在计算机制,该机制基于递归网络结构统一了预测编码和协方差学习。

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    跨VPC或者跨云供应商搭建K8S集群正确姿势-番外篇

    上周发了几篇关于Kubernetes集群搭建相关的文章,里面有一个部分谈到了Kubernetes集群CNI插件(也就是容器网络接口)的部署,很多读者看到了这个部分之后有问到“如何跨VPC或者跨云供应商打通集群之间的网络访问”,我当时搭建集群和写文章的时候也没有注意这点,只是根据以往的经验单纯地把几台机器搞在一起再加上部署好CNI就想当然的以为Kubernetes集群算是“全网通”了。经过读者的提醒和自己的实践,发现忽略了一个严重的问题,也是大多数人在个人搭建Kubernetes集群常常会碰到的问题,也是就今天需要谈论的问题---“如何跨VPC或者跨云供应商搭建Kubernetes集群,保证集群网络互通”。

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    上周发了几篇关于Kubernetes集群搭建相关的文章,里面有一个部分谈到了Kubernetes集群CNI插件(也就是容器网络接口)的部署,很多读者看到了这个部分之后有问到“如何跨VPC或者跨云供应商打通集群之间的网络访问”,我当时搭建集群和写文章的时候也没有注意这点,只是根据以往的经验单纯地把几台机器搞在一起再加上部署好CNI就想当然的以为Kubernetes集群算是“全网通”了。经过读者的提醒和自己的实践,发现忽略了一个严重的问题,也是大多数人在个人搭建Kubernetes集群常常会碰到的问题,也是就今天需要谈论的问题---“如何跨VPC或者跨云供应商搭建Kubernetes集群,保证集群网络互通”。

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    NeuroImage:左缘上回和角回对情景记忆编码的贡献:一项颅内脑电图研究

    根据双层注意模型,左腹外侧顶叶皮质(VPC)在情景记忆中的作用包括自下而上的注意定向到回忆的事物。研究表明它既有阳性相继记忆效应,也有阴性相继记忆效应。此外,很少有研究比较这一功能在异质性区域内各亚区的相对贡献,特别是前部VPC(缘上回/BA40)和后部VPC(角回/BA39)。为了阐明VPC在事件编码中的作用,本研究比较了24例留置电极癫痫患者在缘上回(SmG)和角回(AnG)多个频段颅内脑电的SME。研究发现VPC总体上存在显著的θ功率降低和高γ功率增加的SME,尤其是在SmG。此外,SmG在刺激后0.5~1.6s表现出明显的频谱倾斜SME,其中回忆词与未回忆词的功率谱斜率差异大于AnG中的差异(p=0.04)。这些结果肯定了VPC对情景记忆编码的贡献,并显示VPC在电生理基础上存在前后分离。

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