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Operator Control of Interneural Computing Machines

机译：神经计算机的操作员控制

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A dynamic representation of neural population responses asserts that motor cortex is a flexible pattern generator sending rhythmic, oscillatory signals to generate multiphasic patterns of movement. This raises a question concerning the design and control of new computing machines that mimic the oscillatory patterns and multiphasic patterns seen in neural systems. To address this issue, we design an interneural computing machine (INCM) made of plastic random interneural connections. We develop a mechanical way to measure collective ensemble firing of neurons in INCM. Two sorts of plasticity operators are derived from the measure of synchronous neural activity and the measure of self-sustaining neural activity, respectively. Such plasticity operators conduct activity-dependent operation to modify the network structure of INCM. The activity-dependent operation meets the neurobiological perspective of Hebbian synaptic plasticity and displays the tendency toward circulation breaking aiming to control neural population dynamics. We call such operation operator control of INCM and develop a population analysis of operator control for measuring how well single neurons of INCM can produce rhythmic, oscillatory activity, but at the level of neural ensembles, generate multiphasic patterns of population responses.
机译：神经种群反应的动态表示断言运动皮层是一种灵活的模式生成器，它发送有节奏的，振荡的信号以生成运动的多相模式。这就提出了一个关于新计算机的设计和控制的问题，这些计算机模仿神经系统中出现的振荡模式和多相模式。为了解决这个问题，我们设计了一种由塑料随机神经网络连接制成的神经网络计算机（INCM）。我们开发了一种机械方法来测量INCM中神经元的集体合奏。从同步神经活动的量度和自我维持神经活动的量度分别衍生出两种可塑性算子。这样的可塑性运营商进行与活动有关的操作，以修改INCM的网络结构。依赖活动的操作符合Hebbian突触可塑性的神经生物学观点，并显示出旨在控制神经种群动态的破坏循环的趋势。我们称这种操作为INCM的操作员控制，并开发了一种操作员控制的总体分析，以测量INCM的单个神经元如何产生节律的，振荡的活动，但是在神经集合的水平上会生成总体响应的多相模式。

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