신경 계산의 기하학은 작업 기억과 계획을 통합합니다 1부

실제 작업에는 작업 기억, 의사 결정 및 계획의 조정이 필요하지만 이러한 인지 기능은 뇌의 독립적인 모듈 프로세스로 불균형적으로 연구되었습니다. 여기서 우리는 미래 행동이 다가오는 사건에 어떻게 의존하는지에 대한 매핑으로 정의된 우발 상황 표현이 작업 메모리와 계획 계산을 통합할 수 있다고 제안합니다.

독립 모듈화란 작업을 독립적이고 재사용 가능한 모듈로 나누어 작업을 보다 효율적이고 편리하게 관리하고 실행할 수 있도록 사물을 관리하고 구성하는 방법을 말합니다. 기억이란 정보를 배우고, 기억하고, 사용하는 개인의 능력을 말하며, 이는 개인의 발전과 성공에 매우 중요합니다.

독립적인 모듈화와 메모리는 직접적인 관련이 없는 것처럼 보이지만 둘 사이에는 밀접한 연관성이 있습니다. 독립적인 모듈화는 정보를 더 효과적으로 구성 및 관리하고 이를 이해하고 기억하기 쉬운 모듈로 나누는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 코스를 공부할 때 학습 목표, 중요 개념, 연습 등과 같은 다양한 모듈로 나눌 수 있습니다. 이는 정보를 더 잘 이해하고 기억하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 지식을 더 효율적으로 배우고 익히는 데 도움이 됩니다.

또한 독립적인 모듈화는 시간과 자원을 더 잘 활용하기 위해 시간을 더 잘 계획하고 배열하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 작업을 독립된 모듈로 나누면 각 모듈의 시간과 리소스 요구 사항을 더 잘 예측하고 필요에 따라 우선 순위를 지정할 수 있습니다. 이를 통해 우리는 시간을 더 잘 제어하고 생산성을 높이며 개인 및 조직 목표를 더 잘 달성할 수 있습니다.

정리하자면, 독립적인 모듈성과 메모리는 서로 보완적이며, 둘 사이의 관계는 매우 가깝습니다. 독립적인 모듈화는 정보를 더 잘 구성하고 기억하여 개인 및 조직의 생산성과 결과를 향상시키는 데 도움이 되며, 기억은 정보를 더 잘 숙지하고 적용하여 개인 및 조직의 발전과 성공을 달성하는 데 도움이 됩니다. 그러므로 우리는 개인과 조직의 목표를 더 잘 달성하기 위해 독립적인 모듈화와 기억 능력을 적극적으로 배양하고 향상시켜야 합니다. 기억력을 향상시켜야 함을 알 수 있습니다. Cistanche Deserticola는 아세틸콜린 및 성장 인자 수치를 높이는 등 신경 전달 물질의 균형을 조절할 수 있기 때문에 기억력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 물질은 기억과 학습에 매우 중요합니다. 또한 고기는 혈류를 개선하고 산소 전달을 촉진하여 뇌에 충분한 영양분과 에너지를 공급하여 뇌의 활력과 지구력을 향상시킬 수 있습니다.

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우리는 서로 다른 유형의 표현을 명확하게 구분할 수 있는 작업을 설계했습니다. 작업에 최적화된 순환 신경망에서 우리는 우발성 표현에 대한 가능한 회로 메커니즘을 조사했으며 이러한 표현이 작업 기억 작업 중 전두엽 피질의 신경생리학적 관찰을 설명할 수 있음을 발견했습니다.

우리의 실험에 따르면 인간의 행동은 작업 기억의 전통적인 감각 모델이 아니라 우발적 표현과 일치합니다. 마지막으로, 우리는 신경 데이터의 우발적 표현을 식별하고 작업 기억의 다양한 모델을 분리하기 위해 신경 데이터에 대한 위조 가능한 예측을 생성했습니다. 우리의 연구 결과는 작업 기억, 계획 및 상황에 따른 의사 결정을 통합할 수 있는 신경 표현 전략을 특징으로 합니다..

작업기억|계산 모델|신경망|표현 기하학.

시변 환경에서 유연한 인지를 위해서는 행동을 적절하게 안내하기 위해 시간에 따라 정보를 저장하고 결합하는 능력이 필요합니다. 일반적으로 사용되는 지연 작업 패러다임에서 일시적 감각 자극은 에이전트가 향후 응답을 안내하기 위해 몇 초 동안의 니모닉 지연에 걸쳐 내부적으로 유지해야 하는 정보를 제공합니다(1-4).

작업 기억은 후속 사용을 위해 작업 관련 정보를 적극적으로 유지하고 조작하는 핵심 인지 기능입니다. 유연한 행동을 안내하기 위해 작업 기억의 내용은 계획 및 상황에 따른 의사 결정과 같은 다른 인지 기능과 상호 작용해야 합니다. 그러나 신경과학 내에서 이러한 기능은 대체로 독립적으로 연구되어 왔으며, 목표 지향적 행동을 위해 뇌가 이러한 과정을 어떻게 조정하는지에 대한 이해가 부족한 상태로 남아 있습니다.

인지 상태와 관련된 내부 표현은 동물과 인간의 지연된 작업 중 신경 활동을 기록함으로써 드러날 수 있습니다. 전두엽 피질의 뉴런은 작업 기억 작업의 니모닉 지연 동안 내용 선택적인 활동 패턴을 나타냅니다(5, 6). 작업 기억 중 선택적 지연 활동은 감각 자극의 특징을 나타내는 것으로 계산 모델에서 가장 일반적으로 해석되고 구현되며, 이는 이후 반응을 안내하기 위해 처리될 수 있습니다.

지배적인 개념적 틀에서 제안된 인지 전략은 근본적으로 감각적인 작업 기억 표현을 사용합니다(5, 6). 작업 기억에 대한 감각 전략은 행동, 예상되는 자극 및 규칙을 포함한 다양한 작업 변수와 더 잘 연관되는 전두엽 지연 활동의 관찰에 의해 도전을 받았습니다(2, 3, 7).

더욱이, 성장하는 문헌은 전두엽 피질의 기능에 대한 실질적인 비선형 혼합 선택성을 특징으로 하며 이는 원칙적으로 상황 의존적 행동을 지원할 수 있습니다(8-10). 이러한 다양한 관찰은 작업 기억의 계산 역할을 설명하기 위해 보다 통일된 프레임워크가 필요함을 시사합니다. 계획 및 상황에 따른 의사 결정.

작업 기억 및 의사 결정을 포함한 인지 기능을 지원하는 잠재적인 신경 회로 메커니즘을 조사하기 위해 전산 모델링이 성공적으로 적용되었습니다(11). 작업 기억 기능은 일반적으로 전두엽 피질의 혼합 선택성을 설명하지 않고 작업 기억이 감각 표현을 유지한다고 가정하는 별개의 모듈식 회로로 모델링됩니다(11, 12).

보완적 모델링 접근 방식은 인지 작업을 수행하도록 훈련된 인공 신경망 모델을 활용합니다(13). 수동으로 설계된 모델과 달리 작업 훈련된 순환 신경망(RNN) 모델은 구조화된 회로 아키텍처 또는 작업 메모리 표현 형식에 대한 가정을 요구하지 않고 지연 작업을 수행할 수 있습니다(14).

따라서 이 접근법은 작업 메모리 표현이 유연한 계산을 지원할 수 있는 계산 메커니즘을 조사하는 데 매우 적합합니다(4, 15-18).

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중요성

관찰된 신경 회로의 상태를 신념, 행동 및 계획에 연결하는 것은 시스템 신경과학의 핵심 목표이지만 그렇게 하는 것은 실험 설계, 분석 및 이론에 상당한 어려움을 안겨줍니다.

특히 지연 작업 영역에서 신경 앙상블의 표현 논리가 널리 논의되었습니다. 심방 기반의 계산 요구를 독립적으로 제어할 수 있는 지연 작업을 사용하여 다가오는 예상 자극에 관한 계획을 반영하는 추정 지연 표현을 식별합니다. 비상 표현은 다양한 서로 다른 지연 작업에 대한 응답에 대한 효율적인 매핑을 가능하게 합니다.

작업 최적화 신경망에서 우발성 표현이 신경 생리학적 작업 기억 문헌에서 관찰된 현상과 어떻게 관련되는지 탐구합니다. 마지막으로, 우리는 인간의 행동이 우연성 표상과 일치한다는 것을 입증합니다.

본 연구에서 우리는 내부 상태가 인식이나 행동보다는 계획을 나타내는 인지 전략의 의미를 조사합니다. 특히, 우리의 이론적 프레임워크는 미래 행동이 다가오는 이벤트에 어떻게 의존하는지에 따라 우발 상황을 정의합니다. 우리는 작업 메모리에 대한 감각 또는 행동 기반 전략에서 우발성 기반 전략을 분리하기 위해 작업 패러다임인 조건부 지연 논리(CDL)를 설계했습니다.

CDL 작업에 대해 훈련된 RNN 모델은 인구 활동 패턴의 기하학적 구조에 반영되는 상태 표현의 우발성을 강화합니다. 모델의 내부 표현은 작업 기억 중에 관찰되는 다양한 신경 활동 현상을 포착합니다. 우리는 CDL 작업에 대한 인간 행동을 테스트하고 응답 시간 행동에서 비상 기반 전략의 주요 특징을 발견했습니다.

마지막으로, 우발적 표현을 대체 계산 방식과 구별하기 위해 신경 활동에 대한 위조 가능한 예측을 제공합니다. 종합하면, 우리의 연구는 작업 기억이 어떻게 일시적으로 확장된 인지와 유연한 행동에 대한 계획을 지원하는지에 대한 이론적 틀을 제시합니다. 이는 서로 다른 행동 및 신경 관찰을 설명하고 실험적으로 테스트 가능합니다.

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결과

CDL 작업. 일반적으로 사용되는 많은 지연 작업에는 감각 자극, 반응, 계산 요구 또는 특정 인지 작업 변수에 대한 신경 활동의 분리 불가능한 속성을 방지하는 규칙 사이에 상관관계가 있습니다(1, 19). 따라서 우리는 1) 지연으로 분리된 정보 입력에 대한 계산; 2) 자주 발생하는 정확한 중간 계산 상태; 3) 일부 시험에서는 지연되는 동안 다른 시험에서는 그렇지 않은 정확한 반응을 예측할 수 있는 시험; 및4) 행동, 감각, 규칙 및 계산 상태 정보의 역상관.

이러한 요구 사항을 충족하기 위해 우리는 지연으로 분리된 두 개의 이진 자극에 이진 분류를 적용하는 CDL 작업을 설계했습니다(그림 1A). 지연 및 지연 후 자극을 각각 "큐A" 및 "큐 B"라고 합니다. 규칙은 부울 논리 연산으로 정의할 수 있으며, 하나의 규칙은 각 시도 기간 전체에 걸쳐 강렬하게 표시됩니다.

각 시도에서 에이전트에는 작업 규칙, 큐 A 및 큐 B가 제공되며 관련 응답을 생성해야 합니다. 예를 들어 OR 규칙에서 두 신호 중 하나가 1이면 에이전트의 응답은 "1"이어야 합니다. 16가지 가능한 2비트 이진 분류 중에서 응답이 단서에 의존하지만 단서 순서와는 무관한 10가지 규칙(그림 1B)에 중점을 둘 것입니다.

마지막 10개 규칙에는 논리 연산자 (N)OR, (N)AND 및 X(N)OR은 물론 (안티)메모리 및 (안티)보고도 포함됩니다. InMemory에서 에이전트는 해당 시도에 대한 큐 A 자극으로 응답해야 하며, 보고서에서 에이전트는 해당 시도에 대한 큐 B 자극으로 응답해야 합니다. 두 경우 모두 "Anti-"는 출력 반전을 나타냅니다. 규칙, 큐 A 및 큐 B는 시험 전반에 걸쳐 무작위로 변경됩니다.

비상사태 표현. CDL 작업을 수행하려면 에이전트는 지연 동안 작업 정보 표현을 유지해야 합니다. 에이전트가 모든 시도를 해결하는 데 충분한 큐 A의 자극 동일성을 유지할 것이라고 기대할 수 있습니다. 작업 기억 모델에서 일반적으로 가정되는 이 "감각 전략"에서는 작업 관련 정보가 지연 전반에 걸쳐 유지되어 다음을 안내합니다. 큐 B 및 규칙(5, 20)의 정보와 함께 응답합니다.

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