Functional Connectivity Patterns Organized through STDP in Recurrent Networks

摘要

In this report, we investigated the functional connectivity in recurrent networks organized through spike-timing-de­pendent plasticity (STDP) with an asymmetric window function using two- and three-neuron connectivity patterns. As a result, the statistics of the organized networks show that their topology is highly nonrandom. The connectivity patterns composed of only excitatory neurons" tend to overrepresented in the case of weak inhibitory synaptic strength. On the other hand, over-represented connectivity patterns including inhibitory neurons are frequently observed in strong inhibitory synaptic strength region. Almost all the overrepresented three-neuron connectivity patterns can be simply explained by connectivity pattern transitions, whereas a part of them cannot. We found that the overrepresentation of these three-neuron connectivity patterns can be explained by introducing the combination degree of the three-neuron connectivity pattern transitions for the two-neuron　ones.%本報告では，非対称窓関数を有するスパイクタイミングに依存したシナプス可塑性（STDP）により形成されたリカレントネットワーク内の機能的結合の解析を，2 ニューロン，又は3 ニューロン結合パタンを用いて行った．その結果，STDP により形成されたニューラルネットワークの機能的結合は，非常に高い非ランダム性を示すことが明らかとなった．また，抑制性結合強度が弱い場合，興奮性ニューロンのみで構成される結合パタンは，ランダムネットワークと比較し，多くなる傾向が見られた．一方，抑制性ニューロンを含む結合パタンでは，抑制性結合強度が強い領域で同様の傾向が見られた．ランダムネットワークと比較して，STDP により形成されたネットワーク内に特定の結合パタンが有意に多く存在するのは，結合パタンの推移を考えることで説明可能であった．しかし，一部の3 ニューロン結合パタンは，推移のみでは説明不可能であり，このような結合パタンは，2 ニューロン結合パタンの推移に対する3 ニューロン結合パタンの推移の組み合わせ度を導入することで説明可能となった．