Проксимальные дендриты

Каждая клетка НТМ имеет один проксимальный дендрит. Прямой ввод исходных данных в нее происходит с помощью синапсов (показаны зелеными кружочками). Активность таких синапсов линейно суммируется для получения прямой активации данной клетки.

Мы потребовали, что бы все клетки в одной колонке имели одинаковое восприятие прямых входных данных. Для реальных нейронов это скорее всего происходит с помощью определенного типа ингибиторных (подавляющих) клеток. А в НТМ мы просто заставили все клетки в одной колонке использовать один проксимальный дендрит.

Чтобы избежать такой ситуации, когда клетка никогда не побеждает в конкуренции со своими соседями за активацию, клетки НТМ сами усиливают свою прямую активацию, если они достаточно долго не активировалась относительно своих соседей. То есть, между клетками идет постоянное соперничество и конкуренция. Хотя в НТМ мы заменяем его, строго говоря, на конкуренцию между колонками, а не клетками. На нашей диаграмме такое соперничество не показано.

Наконец, проксимальный дендрит имеют у себя множество потенциальных синапсов, являющееся подмножеством всех входных битов данного региона. По мере обучения клетки, она увеличивает или уменьшает специально введенную нами величину перманентности всех потенциальных синапсов проксимального дендрита. При этом, реально действующими являются только те потенциальные синапсы, чья перманентность выше некоторого порога.

Как уже упоминалось ранее, такая концепция («перманентности») потенциальных синапсов была взята нами из биологии, где она означала аксон и дендрит расположенные достаточно близко друг к другу, чтобы сформировать синапс. Мы несколько расширили эту концепцию на более широкое множество потенциальных связей НТМ клетки. Дендриты и аксоны биологических нейронов могут расти и уменьшаться по мере обучения, что приводит к изменению множества потенциальных синапсов по мере такого роста. Сделав множество потенциальных синапсов НТМ клетки достаточно большим, мы достигли приблизительно тех же результатов, что дает такой рост дендритов с аксонами. Множество потенциальных синапсов на нашем рисунке также не показано.

Описанная комбинация конкуренции между колонками за активацию, обучение множества потенциальных синапсов и повышение чувствительности для неиспользуемых колонок дает региону НТМ очень высокую пластичность, подобную той, что мы наблюдаем в мозге. (При этом, НТМ регион автоматически подбирает, что будет представлять (хранить) каждая его колонка (путем изменения синапсов на проксимальных дендритах) при изменении состава входных данных, или при изменении числа своих колонок.)