El hipocampo humano recibe señales distintas a través del córtex entorrinal lateral, normalmente asociado a las características de los objetos, y del córtex entorrinal medial, asociado a la información espacial o contextual. La existencia de estos distintos tipos de información exige algún medio para poder gestionarlos de forma adecuada, integrándolos o manteniéndolos separados según sea necesario para mejorar el reconocimiento. Nuestra hipótesis es que varias características anatómicas del hipocampo, incluyendo la diferenciación en la conectividad entre las láminas superior/inferior del GD y las regiones distal/proximal de CA3 y CA1, trabajan juntas para desempeñar este papel de gestión de la información. Construimos un conjunto de modelos de redes neuronales con estas características y comparamos su rendimiento de reconocimiento cuando se les dan versiones ruidosas o parciales de contextos y sus objetos asociados. Encontramos que las regiones anterior y posterior del hipocampo requieren naturalmente diferentes proporciones de entrada de objetos y contextos para un rendimiento óptimo, debido al mayor número de objetos frente a los contextos. Además, descubrimos que tener regiones de procesamiento separadas en el GD ayudaba significativamente al reconocimiento en situaciones en las que las entradas de objetos estaban degradadas. Sin embargo, el procesamiento dividido tanto en el GD como en el CA3 dio lugar a compensaciones de rendimiento, aunque el hipocampo real puede tener formas de mitigar tales pérdidas.
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