経路依存場所情報を符号化するスパイキングニューラルネットワークを用いた行動選択学習

摘要

本研究では交替迷路課題を学習するスパイキングニューラルネットワークを提案する．提案するネットワークモデルは海馬-嗅内皮質ネットワークに，行動選択ネットワークを結合した回路である．交替迷路課題は，8字の通路を右回りと左回りを交互に移動するように学習する課題である．過去に経由した通路の情報があればこの8字交替課題を学習することができる．嗅内皮質ネットワークでは，頭方位細胞と速度細胞を経路積分するネットワークを通じて格子細胞形成する回路と，キュー信号を保持する時間細胞を有する．複数の格子細胞と時間細胞の出力を海馬で統合し，経路依存場所細胞を形成した．海馬-嗅内皮質ネットワークと行動選択ネットワークの間にドーパミンで変調されるスパイクタイミング依存シナプス可塑性（STDP）を適用した．さらに，STDP関数はアセチルコリンによって対称型LTD関数に，ドーパミンによって対称型LTP関数となる．数回8字迷路を走ったのちに，行動選択ネットワークは，経路依存場所細胞の活動を元に，8字交替迷路課題を学習できるようになった．