一种描述神经元与群体发放率之间复杂耦合的易处理方法
神经元与认知
2016-12-26 v1 无序系统与神经网络
摘要
群体内的神经元是强相关的，但如何简单地捕捉这些相关性仍是一个争论的问题。最近的研究表明，每个细胞的活动受到群体发放率的影响，群体发放率定义为群体中所有神经元活动的总和。然而，仍然缺乏一个明确、易处理的模型来描述这些相互作用。在此，我们构建了一个群体活动的概率模型，该模型能够重现每个细胞的发放率、群体发放率的分布以及它们之间的线性耦合。该模型是易处理的，意味着即使对于大规模的群体记录，其参数也能在标准计算机上几秒钟内学习完成。我们对蝾螈视网膜中一个包含160个神经元的群体推断出了我们的模型。在这个群体中，单细胞发放率以意想不到的方式依赖于群体发放率。特别是，一些细胞具有一个偏好的群体发放率，在此发放率下它们最可能发放。这些复杂的依赖关系无法用细胞与群体发放率之间的线性耦合来解释。我们设计了一个更通用且仍然易处理的模型，该模型能够完全解释这些非线性依赖关系。因此，我们提供了一种简单且计算上易处理的方法来学习能够重现每个神经元对群体发放率依赖性的模型。
引用
@article{arxiv.1606.08889,
title = {A tractable method for describing complex couplings between neurons and population rate},
author = {Christophe Gardella and Olivier Marre and Thierry Mora},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.08889},
year = {2016}
}