|
НЕЛИНЕЙНАЯ ДИНАМИКА И НЕЙРОНАУКА
Теория интегрированной информации и её применение к анализу нейронной активности головного мозга
И. А. Нажесткинa, О. Е. Сварникab a Московский физико-технический институт
(национальный исследовательский университет), Россия
b Институт психологии РАН, Москва, Россия
Аннотация:
Цель настоящего обзора - рассмотреть возможность применения теории интегрированной информации к анализу нейронной активности головного мозга. Ранее было показано, что коэффициент интегрированной информации Ф отражает степень динамической сложности системы и способен предсказывать степень успешности её работы, определяемую классическими наблюдаемыми критериями. Исходя из этого, становится актуальным вопрос относительно применения теории интегрированной информации к анализу изменений в спайковой активности головного мозга в процессе приобретения нового опыта. Заключение. Были рассмотрены основы теории интегрированной информации и её возможное применение в нейробиологии для исследования процесса приобретения нового опыта. Показано, что коэффициент интегрированной информации Ф является метрикой, способной оценить динамическую сложность нейронных сетей головного мозга, увеличивающуюся с приобретением опыта. Предложены методы, позволяющие на практике вычислить значение коэффициента Ф для данных нейронной активности.
Ключевые слова:
Мозг, информация, обучение, теория интегрированной информации, сложность.
Поступила в редакцию: 30.10.2022
Образец цитирования:
И. А. Нажесткин, О. Е. Сварник, “Теория интегрированной информации и её применение к анализу нейронной активности головного мозга”, Известия вузов. ПНД, 31:2 (2023), 180–201
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/ivp525 https://www.mathnet.ru/rus/ivp/v31/i2/p180
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 53 | PDF полного текста: | 47 | Список литературы: | 18 |
|