Ett bidrag på 13 till temat "Nya gränser för statistisk inlärning inom kognitiva vetenskaper". En växande litteratur tyder på att hippocampus är avgörande för den snabba utvinningen av regulariteter från miljön. Även om detta stämmer överens med hippocampus kända roll i det snabba lärandet, verkar det i strid med idén att hippocampus specialiserar sig på att memorera enskilda episoder. I synnerhet den kompletterande Learning Systems teorin hävdar att det finns en beräkningsmässig avvägning mellan att lära sig detaljerna i individuella erfarenheter och regulariteter som håller över dessa erfarenheter. Vi frågade om det är möjligt för hippocampus att hantera både statistisk inlärning och memorering av enskilda episoder. Vi exponerade en neural nätverksmodell som direktierar kända egenskaper av hippocampal projektioner och subfält till sekvenser av objekt med temporal regularities. Vi fann att den monosynaptiska vägen-den väg som förbinder entorhinal cortex direkt till region CA1- kunde stödja statistisk inlärning, medan den trisynaptiska vägen-ansluter entorhinal cortex till CA1 genom dentate gyrus och CA3-lärda enskilda episoder, med uppenbara representationer av regularities resulterande från associativ reaktivering genom upprepning. I paradigmer som inbegriper snabbt lärande kan alltså den beräkningsmässiga avvägningen mellan inlärningsepisoder och regulariteter hanteras genom separata anatomiska vägar inom själva hippocampus. Denna artikel är en del av temafrågan "Nya gränser för statistisk inlärning inom kognitiva vetenskaper".
Kompletterande lärande är ett koncept som uppstår från rolldelning i minnesmekanismen i hippocampus och cortex REF.
Complementary learning systems within the hippocampus: a neural network modelling approach to reconciling episodic memory with statistical learning
{'venue': 'Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences', 'journal': 'Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}