具有脉冲神经元的离散时间神经网络模型：关于自发动力学的严格结果
动力系统
2008-02-12 v1 混沌动力学
神经元与认知
摘要
我们推导了描述\cite{BMS}中引入的脉冲神经元离散时间模型渐近动力学的严格结果。使用符号动力学技术，我们展示了膜电位动力学与脉冲模式序列（“光栅图”）之间的一一对应关系。此外，尽管该动力学通常是周期性的，但由于模型定义中存在锐阈值，它具有一种弱形式的初始条件敏感性。结果，该模型在数值实验中展现出与混沌无法区分的动力学体制。
引用
@article{arxiv.0706.0077,
title = {A discrete time neural network model with spiking neurons. Rigorous results on the spontaneous dynamics},
author = {B. Cessac},
journal= {arXiv preprint arXiv:0706.0077},
year = {2008}
}
备注
56 pages, 1 Figure, to appear in Journal of Mathematical Biology