大型神经元群体中的粗粒化、不动点与标度行为
神经元与认知
2019-10-30 v1 生物物理
摘要
我们为大型神经元网络中的活动发展了一种唯象的粗粒化方法，并将其应用于海马体中 1000 多个细胞群体的记录。粗粒化变量的分布似乎趋近于一个固定的非高斯形式，并且我们在静态和动态量中都观察到了标度行为的证据。这些结果表明，该网络的集体行为由一个非平凡不动点所描述。
引用
@article{arxiv.1809.08461,
title = {Coarse--graining, fixed points, and scaling in a large population of neurons},
author = {Leenoy Meshulam and Jeffrey L. Gauthier and Carlos D. Brody and David W. Tank and William Bialek},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.08461},
year = {2019}
}