Interactions between continuous attractors on multiple scales in a grid-cell network model

Sahni, Avleen (2024): Interactions between continuous attractors on multiple scales in a grid-cell network model. Dissertation, LMU München: Graduate School of Systemic Neurosciences (GSN)

Abstract

Grid cells in the mammalian entorhinal cortex have spatial firing fields that repeat periodically, forming a hexagonal lattice. Grid cells are organized into modules, with cells in each module sharing the same spacing between fields, called the grid scale, and the same lattice orientation. Across modules, spatial scales follow an approximately geometric progression with a ratio of about 3 : 2. This thesis addresses the possible role of intermodular connections for maintaining a consistent spatial representation across the hierarchy of modules, using continuous attractor network (CAN) models. In the absence of landmarks or other spatial cues to calibrate the firing rate maps, I show how the spatial representation in such models will invariably drift, even in deterministic CAN models with no noise. When combining information across different spatial scales, independent drift in different modules can lead to catastrophic errors. For this reason, in this study I explore the role of biologically inspired, yet weak inter-modular connections could play in canceling or reducing the relative drift. I show that when the inter–modular connections reinforce the 3:2 ratio of the spatial scales across modules the relative drift is reduced by an order of magnitude. Moreover, I show that this reduction does not occur when the inter-modular connections are randomized. Targeted inter-modular connections, therefore, are a simple yet powerful means to mitigate drift and prevent catastrophic errors in multi-scale grid codes.

Abstract

Gitterzellen im entorhinalen Kortex von Säugetieren haben räumliche Feuerfelder, die sich periodisch wiederholen und ein hexagonales Gitter bilden. Diese Zellen sind in Modulen organisiert, wobei die Zellen in jedem einzelnen Modul die gleichen Abstände zwischen den Feuerfeldern und die gleichen Gitterachsen haben. Die räumlichen Skalen zwischen den verschiedenen Modulen folgen näherungsweise einer geometrischen Progression mit einem Skalenverhältnis von 3 : 2. Diese Arbeit befasst sich mit der möglichen Rolle intermodularer Verbindungen für die Aufrechterhaltung einer konsistenten räumlichen Repräsentation über die Hierarchie der Module hinweg, wobei Modelle eines kontinuierlichen Attraktorennetzwerks (CAN) verwendet werden. In Ermangelung von Landmarken oder anderen räumlichen Anhaltspunkten zur Kalibrierung der Feuerratenkarten zeige ich, wie die räumliche Repräsentation in solchen Modellen unweigerlich driftet, selbst in deterministischen CAN-Modellen ohne jegliches Rauschen. Wenn Information über verschiedene räumliche Skalen hinweg kombiniert wird, kann eine unabhängige Drift in verschiedenen Modulen zu katastrophalen Fehlern bei der Ortsbestimmung führen. Aus diesem Grund untersuche ich in dieser Studie, welche Rolle biologisch inspirierte, schwache intermodulare Verbindungen bei der Reduzierung der relativen Drift spielen können. Ich zeige, dass die relative Drift um eine Größenordnung reduziert wird, wenn die intermodularen Verbindungen das 3/2-Verhältnis der räumlichen Skalen zwischen den Modulen verstärken. Außerdem zeige ich, dass diese Verringerung nicht auftritt, wenn die intermodularen Verbindungen randomisiert sind. Gezielte inter-modulare Verbindungen sind daher ein einfaches, aber wirkungsvolles Mittel, um die Drift zu mindern und katastrophale Fehler in mehrskaligen Gitterzellen-Darstellungen zu verhindern.

• Dokumententyp: Dissertationen (Dissertation, LMU München)
• Themengebiete: 500 Naturwissenschaften und Mathematik ; 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 570 Biowissenschaften, Biologie
• Fakultäten: Graduate School of Systemic Neurosciences (GSN)
• Sprache der Hochschulschrift: Englisch
• Datum der mündlichen Prüfung: 22. Oktober 2024
• 1. Bericht­erstatter:in: Herz, Andreas