尖峰神经元凸包吸引子网络中的临界极限
神经与进化计算
2020-03-31 v1 斑图形成与孤子
神经元与认知
摘要
凸包吸引子网络是一种实现竞争性神经元过程的模型，该过程源于与输入源相关的尖峰模式。由于凸包网络可能表现出多种行为，本文利用不同的正负权重以及不断增加的输入尖峰源规模，探索了参数空间的若干临界极限。该凸包吸引子网络的神经形态仿真表明，对应于不同的权重集合与输入窗口，其表现出平稳、分裂与发散三种尖峰模式。正负权重值之间的平衡对于决定尖峰序列模式的分裂或发散行为以及定义最小放电条件至关重要。
引用
@article{arxiv.2003.13365,
title = {Critical Limits in a Bump Attractor Network of Spiking Neurons},
author = {Alberto Arturo Vergani and Christian Robert Huyck},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.13365},
year = {2020}
}