Network mechanisms of working memory : from persistent dynamics to chaos

par Omri Harish

Thèse de doctorat en Neurosciences

Sous la direction de David Hansel.

Soutenue le 10-12-2013

à Paris 5 , dans le cadre de École doctorale Cerveau, cognition, comportement (Paris) .

Le président du jury était Charbel Massaad.

Le jury était composé de David Hansel, Charbel Massaad, German Mato, Thomas Boraud, Boris Gutkin, Carl Van Vreeswijk.

Les rapporteurs étaient German Mato, Thomas Boraud.

  • Titre traduit

    Mécanismes de réseau de mémoire de travail : de dynamique persistante à chaos


  • Résumé

    Une des capacités cérébrales les plus fondamentales, qui est essentiel pour tous les fonctions cognitifs de haut niveau, est de garder des informations pertinentes de tâche pendant les périodes courtes de temps; on connaît cette capacité comme la mémoire de travail (WM). Dans des décennies récentes, accumule là l'évidence d'activité pertinente de tâche dans le cortex préfrontal (PFC) de primates pendant les périodes de "delay" de tâches de "delay-response", impliquant ainsi que PFC peut maintenir des informations sensorielles et ainsi la fonction comme un module de WM. Pour la récupération d'informationssensorielles de l'activité de réseau après que le stimulus sensoriel n'est plus présent il est impératif que l'état du réseau au moment de la récupération soit corrélé avec son état au moment de la compensation de stimulus. Un extrême, en vue dans les modèles informatiques de WM, est la coexistence d'attracteurs multiples. Dans cette approche la dynamique de réseau a une multitude d'états stables possibles, qui correspondent aux états différents de mémoire et un stimulus peut forcer le réseau à changer à un tel état stable. Autrement, même en absence d'attracteurs multiples, si la dynamique du réseau estchaotique alors les informations sur des événements passés peuvent être extraites de l'état du réseau, à condition que la durée typique de l'autocorrélation (AC) de dynamique neuronale soit assez grande. Dans la première partie de cette thèse, j'étudie un modèle à base d'attracteur de mémoire d'un emplacement spatial, pour examiner le rôle des non-linéarités de courbes de f-I neuronales dans des mécanismes de WM. Je fournis une théorie analytique et des résultats de simulations montrant que ces nonlinéarités, plutôt que les constants de temps synaptic ou neuronal, peuvent être la base de mécanismes de réseau WM. Dans la deuxième partie j'explore des facteurs contrôlant la durée d'ACs neuronales dans ungrand réseau "balanced" affichant la dynamique chaotique. Je développe une théorie de moyen champ (MF) décrivant l'ACs en termes de plusieurs paramètres d'ordre. Alors, je montre qu'en dehors de la proximité au point de transition-à-chaos, qui peut augmenter la largeur de la courbe d'AC, l'existence de motifs de connectivité peut causer des corrélations de longue durée dans l'état du réseau.


  • Résumé

    One of the most fundamental brain capabilities, that is vital for any high level cognitive function, is to store task-relevant information for short periods of time; this capability is known as working memory (WM). In recent decades there is accumulating evidence of taskrelevant activity in the prefrontal cortex (PFC) of primates during delay periods of delayedresponse tasks, thus implying that PFC is able to maintain sensory information and so function as a WM module. For retrieval of sensory information from network activity after the sensory stimulus is no longer present it is imperative that the state of the network at the time of retrieval be correlated with its state at the time of stimulus offset. One extreme, prominent in computational models of WM, is the co-existence of multiple attractors. In this approach the network dynamics has a multitude of possible steady states, which correspond to different memory states, and a stimulus can force the network to shift to one such steady state. Alternatively, even in the absence of multiple attractors, if the dynamics of the network is chaotic then information about past events can be extracted from the state of the network, provided that the typical time scale of the autocorrelation (AC) of neuronal dynamics is large enough. In the first part of this thesis I study an attractor-based model of memory of a spatial location to investigate the role of non-linearities of neuronal f-I curves in WM mechanisms. I provide an analytic theory and simulation results showing that these nonlinearities, rather than synaptic or neuronal time constants, can be the basis of WM network mechanisms. In the second part I explore factors controlling the time scale of neuronal ACs in a large balanced network displaying chaotic dynamics. I develop a mean-field (MF) theory describing the ACs in terms of several order parameters. Then, I show that apart from the proximity to the transition-to-chaos point, which can increase the width of the AC curve, the existence of connectivity motifs can cause long-time correlations in the state of the network.


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