Cетевые модели управления динамическими режимами синапсов в реализации обучения и памяти

Специальность 5.12.4. ––

«Когнитивное моделирование»

Диссертация на соискание учёной степени

доктора физико-математических наук

Автор
Стасенко Сергей Викторович
Год
2024
  • 99 000 UZS

Оглавление диссертации

Оглавление

Стр.

Введение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

Современное состояние исследований по теме диссертации . . . . . . . . 17

Краткий обзор исследований нейронной динамики в

диссоциированных культурах клеток гиппокампа . . . . . . . 17

Краткий обзор исследований функциональной роли

нейрон-глиального взаимодействия . . . . . . . . . . . . . . . . 22

Краткий обзор исследований функциональной роли взаимодействия

нейронов и внеклеточного матрикса мозга. Четырехчастный

синапс . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

Краткий обзор исследований синаптической пластичности в

тормозных синапсах . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

Краткий обзор исследований в области имитации синапса и

синаптической пластичности мемристивными устройствами . 42

Глава 1. Изучение эффектов управления динамическими режимами

синапсов активной внеклеточной средой на временах

порядка секунд в рамках среднеполевых моделей

популяционной активности нейронов . . . . . . . . . . . . . . . 47

1.1 Модель пачечной активности с учетом управления

динамическими режимами синапсов глиотрансмиттерами на

популяционном уровне . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48

1.1.1 Описание модели . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48

1.2 Результаты . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

1.3 Модель регуляции глиотрансмиттером ритмогенеза на

популяционном уровне . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

1.4 Выводы и результаты . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56

3

Глава 2. Исследование функциональной роли активной

внеклеточной среды в управлении динамическими

режимами синапсов на временах порядка минут в рамках

среднеполевых моделей популяционной активности нейронов 57

2.1 Модель регуляции нейронной активности внеклеточным

матриксом мозга на популяционном уровне . . . . . . . . . . . . . . 58

2.2 Модель регуляции нейронной активности внеклеточным

матриксом мозга и глиотрансмиттерами на популяционном уровне 63

2.3 Выводы и результаты . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66

Глава 3. Исследование сетевых эффектов управления

динамическими режимами синапсов активной

внеклеточной средой на временах порядка секунд при

формировании функциональных состояний нейронной сети

в норме и при патологии . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68

3.1 Синаптическая мультистабильность и сетевая синхронизация,

вызванные управлением динамическими режимами синапсом

глиотрансмиттером . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

3.1.1 Описание модели . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

3.1.2 Динамика трехчастного синапса . . . . . . . . . . . . . . . . 70

3.2 Потеря когерентности нейронной сети, вызванная нарушением

высвобождения глиотрансмиттера . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75

3.2.1 Описание модели . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76

3.2.2 Результаты . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83

3.3 Выводы и результаты . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88

Глава 4. Исследование сетевых эффектов управления

динамическими режимами синапсов активной

внеклеточной средой на временах порядка минут при

формировании и поддержании ритмогенеза . . . . . . . . . . . 90

4.1 Пачечная активность спайковой нейронной сети в присутствии

внеклеточного матрикса мозга . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91

4.1.1 Модель нейрона . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91

4.1.2 Модель внеклеточного матрикса мозга . . . . . . . . . . . . 93

4.1.3 Результаты . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96

4

4.2 Динамические режимы спайковой нейронной сети в присутствии

внеклеточного матрикса мозга и глиотрансмиттера . . . . . . . . . . 112

4.2.1 Описание модели . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113

4.2.2 Результаты . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116

4.3 Выводы и результаты . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118

Глава 5. Изучение сетевых эффектов управления динамическими

режимами синапсов активной внеклеточной средой на

временах порядка секунд на кодирование информации в

импульсной нейронной сети . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119

5.1 Кодирование изображения в модели нейронной сети,

погруженной в активную внеклеточную среду, в присутствии

шумового сигнала . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120

5.1.1 Описание модели . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120

5.1.2 Результаты . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126

5.2 Кодирование изображения в нейронной сети, погруженной в

активную внеклеточную среду и воспроизводящей пачечную

активность в ответ на сенсорный стимул . . . . . . . . . . . . . . . 132

5.2.1 Описание модели . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133

5.2.2 Метрики сходства изображений . . . . . . . . . . . . . . . . 139

5.2.3 Результаты . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141

5.2.4 Исследование параметров нейронов и нейронной сети . . . 147

5.3 Выводы и результаты . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153

Глава 6. Апробация механизмов управления динамическими

режимами синапсов в реализации обучения и памяти

нейроморфных технических систем . . . . . . . . . . . . . . . . 155

6.1 Регуляция пачечной активности в нейронной сети, погруженной в

активную внеклеточную среду, с синаптической пластичностью . . 156

6.1.1 Описание модели . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158

6.1.2 Результаты . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163

6.2 Регуляция пачечной активности спайковой нейронной сети,

снабженной мемристивной пластичностью . . . . . . . . . . . . . . 169

6.2.1 Описание модели . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171

6.2.2 Результаты . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174

5

6.3 Регуляция пачечной активности в спайковой нейронной сети,

снабженной мемристивной пластичностью и управлением

динамическими режимами возбуждающих синапсов активной

внеклеточной средой . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180

6.3.1 Описание управления динамикой синапсов активной

внеклеточной средой . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181

6.3.2 Результаты . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184

6.4 Модель обоняния на основе мемристивного синапса . . . . . . . . . 189

6.4.1 Описание модели . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190

6.4.2 Результаты . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 200

6.5 Гибридная математическая модель искусственной нейронной

сети с эффектом памяти, опосредованной активной внеклеточной

средой, для задачи распознавания изображений . . . . . . . . . . . 204

6.5.1 Экспериментальные данные . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206

6.5.2 Модель динамического синапса . . . . . . . . . . . . . . . . 207

6.5.3 Связь модели динамического синапса с искусственной

нейронной сетью . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 211

6.6 Метрика D-Prime . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212

6.6.1 Расчёт асимметрии матриц . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213

6.6.2 Результаты . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214

6.6.3 Выводы и результаты . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222

Заключение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224

Выводы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233

Благодарности . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235

Список сокращений и условных обозначений . . . . . . . . . . . . . . . . 236

Приложение А. Примеры кодирования изображений из базы данных

MNIST в модели нейронной сети, погруженной в

активную внеклеточную среду, в присутствии

шумового сигнала . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305

6

Приложение Б. Примеры кодирования изображений других цифр в

модели нейронной сети, погруженной в активную

внеклеточную среду, воспроизводящей пачечную

активность в ответ на сенсорный стимул . . . . . . . . . 311

Рекомендуем вам товары

99 000 UZS
Автор
СТАРЖИНСКАЯ ЕЛЕНА ВАЛЕРЬЕВНА
Количество страниц
156
Год
2024
99 000 UZS
Автор
СОЛОДЯГИНА МАРГАРИТА ЕВГЕНЬЕВНА
Количество страниц
253
Год
2024
99 000 UZS
Автор
Соколов Андрей Александрович
Количество страниц
111
Год
2024
99 000 UZS
Автор
СИЛАНТЬЕВА ИРИНА СЕРГЕЕВНА
Количество страниц
128
Год
2024
99 000 UZS
Автор
Сигалов Даниил Алексеевич
Количество страниц
133
Год
2025
Модули для Opencart 2, Опенкарт 3