A model of working memory for encoding multiple items (Ursino et al, in press)

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Accession:267297
We present an original neural network model, based on oscillating neural masses, to investigate mechanisms at the basis of working memory in different conditions. Simulations show that the trained network is able to desynchronize up to nine items without a fixed order using the gamma rhythm. Moreover, the network can replicate a sequence of items using a gamma rhythm nested inside a theta rhythm. The reduction in some parameters, mainly concerning the strength of GABAergic synapses, induce memory alterations which mimic neurological deficits. Finally, the network, isolated from the external environment simulates an“imagination phase”.
Reference:
1 . Ursino M, Cesaretti N, Pirazzini G (in press) A model of working memory for encoding multiple items and ordered sequences exploiting the theta-gamma code Cognitive Neurodynamics
Citations  Citation Browser
Model Information (Click on a link to find other models with that property)
Model Type: Neural mass; Synapse; Realistic Network;
Brain Region(s)/Organism:
Cell Type(s):
Channel(s):
Gap Junctions: Gap junctions;
Receptor(s):
Gene(s):
Transmitter(s):
Simulation Environment: MATLAB;
Model Concept(s): Gamma oscillations;
Implementer(s): Ursino, Mauro [mauro.ursino at unibo.it];
%% MAIN
%  Lo script seguente gestisce tutti i codici ausiliari per la generazione,
%  addestramento e test della rete. Si consiglia di lanciare il programma
%  sezione per sezione.

clear
close all
clc

N=20;
M=20; 
numero_colonne=N*M;

SET_PATT = menu('Select the pattern:', 'SET1: Orthogonal fixed dimension', 'SET2: Orthogonal, variable dimension','SET3: not orthogonal fixed dimension');
load_patterns
%nella variabile "all_patterns" sono contenuti i pattern per colonna.

%parametri pilota:
train_flag=0;
t_sim=1.5; %impostare la durata della simulazione

%% ADDESTRAMENTO
test_flag1=0; %test di autoassociazione layer1, con visualizzazione di immagine dinamica (pattern corrotto)
L1_main
%A questo punto si avranno nel workspace Wp_L1L1, Wp_L2L1 addestrate e gli 
%output di L1 per il training parziale di L2 sono pronti nella variabile 
%yp1_train.
L2_main
%A questo punto si hanno A_L2L2, K_L2L2, A_L3L3, K_L3L3 (uguali a coppie) e
%Wp_L3L2. La rete è in grado di propagare l'info in avanti, ma le mancano
%ancora le connessioni a feedback per l'eteroassociazione L3-L2.
L3_main
%Training concluso. La matrice di sinapsi di feedback Wp_L2L3 è addestrata
%e la rete è pronta a lavorare.

%% CARICAMENTO SINAPSI (rilevante solo se non si sta addestrando)
%di default lo script esegue l'addestramento. Per caricare invece sinapsi
%già addestrate, si ponga train_flag (riga 18) a 0.
load_sinapsi

%% SIMULAZIONE
% ... 
% Si vedano le sezioni di TEST_RETE.