具有时间驱动力的平衡脉冲网络中的混沌与可靠性
混沌动力学
2015-06-11 v3 动力系统
神经元与认知
摘要
生物信息处理通常由相互连接的动力学单元组成的复杂网络来执行。关于此类网络的一个基本问题是可靠性：如果多次呈现相同的信号，而网络处于不同的初始状态，系统是否会以可重复的方式同步于该信号？可靠性在神经科学中尤为引人关注，因为在其中兴奋性和抑制性细胞组成的大型复杂网络无处不在。已知这些网络会自主产生强混沌动力学，这对可靠性构成了明显威胁。在此，我们表明这种混沌在弱刺激和强刺激下依然存在，但即使在混沌存在的情况下，高度可靠的脉冲间歇期也常与不可靠的活动共存。我们阐明了涉及这种间歇可靠性的局部动力学机制，并研究了该现象与动力学产生的某些时间依赖吸引子之间的关系。结论是，混沌动力学不必成为精确脉冲响应的障碍，这一事实对大型网络中的信号编码具有启示意义。
引用
@article{arxiv.1209.3051,
title = {Chaos and reliability in balanced spiking networks with temporal drive},
author = {Guillaume Lajoie and Kevin K. Lin and Eric Shea-Brown},
journal= {arXiv preprint arXiv:1209.3051},
year = {2015}
}
备注
15 pages, 6 figures