¿Cómo puede adaptarse STDP a la conectividad recíproca?

Tengo una pregunta bastante técnica con respecto a la dinámica STDP. Estoy trabajando en una red neuronal implementando un algoritmo de aprendizaje STDP y he notado que es extremadamente anti-recíproco. Cuando dos neuronas tienen conectividad bidireccional entre ellas, las condiciones que fortalecerán una dirección inevitablemente debilitarán la otra, hasta donde puedo entender. Si B dispara constantemente inmediatamente después de un pico en A, la sinapsis A->B se fortalecerá, sin embargo, la sinapsis B->A se debilitaría, ya que los roles de pre-sinapsis/post-sinapsis son inversos. Esto no sería un gran problema si no fuera por la evidencia empírica de alta reciprocidad en la conectividad cortical.

¿Me estoy perdiendo de algo? ¿Es esta una deficiencia conocida del modelo?

¿No podría resolverse este problema teniendo cierto retardo de transducción (transducción de señal, transmisión sináptica) en ambas conexiones?
Sí, acabo de recibir esa respuesta de un amigo en el campo también. Parece ser la solución: alinear la función STDP no en el tiempo 0 sino en un cierto -Xms a la izquierda. ¿Tiene alguna idea de qué retraso de transmisión es razonable?
Esto seguramente depende de lo que pretenda modelar (es decir, células, qué parte del cerebro). Desafortunadamente, no tengo una reverencia discutiendo este tema en cuestión.
Una sinapsis no existe aisladamente en el cerebro. Eso limita cuán correlacionadas pueden llegar a ser las tasas de activación de dos neuronas. Además, la conectividad recíproca puede ser para las mismas neuronas pero no en el mismo lugar de la neurona. Por ejemplo, la neurona A podría hacer sinapsis lejos del soma de B, pero B podría hacer sinapsis cerca del soma de A.
No todas las sinapsis utilizan STDP como regla de aprendizaje. Algunas sinapsis tienen un aprendizaje hebbiano normal.

Respuestas (1)

Considere que la eliminación de tales fenómenos no es lo ideal. Se ha propuesto que existen redes neuronales reales bajo la tensión del desacoplamiento sincrónico.

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0896627308001281

Sin embargo, para responder a su pregunta, probablemente debería considerar que las conexiones recíprocas podrían no ser entre dos neuronas individuales. Más bien, los axones en la corteza se agrupan en minicolumnas, cada una con más de 20 piramidales en capas supragranulares. Es una conjetura, pero es posible que las conexiones recíprocas sean entre diferentes piramidales dentro de minicolumnas (o incluso diferentes piramidales dentro de columnas o cualquier otra macroestructura que desee).

Tienes toda la razón. Debería editar su respuesta para demostrar más certeza: la reciprocidad no es una propiedad de las neuronas individuales. Es una propiedad de los núcleos. Pero una advertencia... esto es solo para sinapsis químicas. Las neuronas acopladas eléctricamente (unión gap) pueden ser recíprocas. Otra advertencia... los señalizadores retrógrados como el THC actúan al revés en las sinapsis químicas... así que hay alguna forma de reciprocidad en el nivel de una sola neurona, pero en realidad no es parte de los modelos estándar. Y lo que hacen es modular la conexión... no enviar señales eléctricas.
@Xurtio Ya veo. Estaba dudando un poco porque no pude producir una fuente directa. Es solo una inferencia de otras cosas que sé del sistema nervioso. Intentaré encontrar fuentes y editaré la respuesta para estar más seguro.
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