A computational model of spatial encoding in the hippocampus

In dieser Arbeit wird das Langsamkeitsprinzip (LP) als grundlegendes Verarbeitungskonzept des Hippocampus behandelt. Sechs Tierversuchsstudien werden vorgestellt und in Simulationen reproduziert. Untersucht werden unterschiedliche Aspekte der örtlichen Codierung des Hippocampus: Reaktion auf das Modifizieren visueller Merkmale; richtungsspezifische Aktivität in linearen und offenen Umgebungen; Reaktion zu skalierten sowie "morphenden" Umgebungen. Simulationen basieren auf der hierarchischen Anwendung des Langsamkeitsprinzips via Slow Feature Analysis (SFA); die Ergebnisse der Studien werden erfolgreich durch das LP nachgestellt. Zusätzlich wird das SFA Model in eine generische Architektur integriert um die Assoziation und Integration verschiedener sensorischer Modalitäten adressieren zu können. Dieser Ansatz versucht die Lücke zwischen der Forschung im Menschen und Tieren zu überbrücken und ist in der Lage ein Gedächtnisexperiment sowie elementare örtliche Codierung zu reproduzieren.

Metadaten
Author:	Fabian Schönfeld GND
URN:	urn:nbn:de:hbz:294-50377
Referee:	Laurenz Wiskott ORCiD GND, Denise Manahan-Vaughan ORCiD GND
Document Type:	Doctoral Thesis
Language:	English
Date of Publication (online):	2016/11/20
Date of first Publication:	2016/11/20
Publishing Institution:	Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek
Granting Institution:	Ruhr-Universität Bochum, International Graduate School of Neuroscience
Date of final exam:	2016/06/21
Creating Corporation:	International Graduate School of Neuroscience
GND-Keyword:	Hippocampus; Modelllernen; Simulation; Datenverarbeitung; Neurowissenschaften
Institutes/Facilities:	Institut für Neuroinformatik
Dewey Decimal Classification:	Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft / Informatik
Licence (German):	Keine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht

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