<div dir="ltr"><div dir="ltr">Hi everyone, <div><br></div><div>Just a reminder about the talk today. Hope to see you there! </div><div><br></div><div>Bryan</div><div><br></div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Wed, Sep 25, 2019 at 10:28 PM Bryan Tripp <<a href="mailto:bptripp@gmail.com">bptripp@gmail.com</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr">Hi everyone, <div><br></div><div>Please join us for the next CTN talk with Prof. Wilten Nicola (details below). Some of you will remember this speaker from his time as a student at the University of Waterloo. He has since been at Imperial College London as a post-doc, and is now at the University of Calgary. He will be presenting work from this astonishing paper: <a href="https://www.nature.com/articles/s41593-019-0415-2" target="_blank">https://www.nature.com/articles/s41593-019-0415-2</a>   </div><div><br></div><div>Bryan</div><div><br></div><div><br></div><div>Fast, Compressible Learning in the Hippocampus using Interneuron Sequences</div><div>Wilten Nicola, University of Calgary<br><br>Abstract<br>The hippocampus is able to rapidly learn incoming information, even if that information is only observed once. Furthermore, this information can be replayed in a compressed format in either forward or reverse modes during sharp wave–ripples (SPW–Rs). We leveraged state-of-the-art techniques in training recurrent spiking networks to demonstrate how primarily interneuron networks can achieve the following: (1) generate internal theta sequences to bind externally elicited spikes in the presence of inhibition from the medial septum; (2) compress learned spike sequences in the form of a SPW–R when septal inhibition is removed; (3) generate and refine high-frequency assemblies during SPW–R-mediated compression; and (4) regulate the inter-SPW interval timing between SPW–Rs in ripple clusters. From the fast timescale of neurons to the slow timescale of behaviors, interneuron networks serve as the scaffolding for one-shot learning by replaying, reversing, refining, and regulating spike sequences.<br><br></div></div>
</blockquote></div></div>