脉冲时间依赖可塑性对无标度神经元网络中随机猝发同步的影响

我们考虑一个无噪声则无法自发放电的亚阈值 Izhikevich 神经元兴奋性种群。当耦合强度超过阈值时，单个神经元表现出噪声诱导的猝发放电。该神经元种群具有受脉冲时间依赖可塑性（STDP）支配的适应性动态突触强度。在无 STDP 的情况下，此前发现亚阈值神经元的噪声诱导猝发放电之间的随机猝发同步（SBS）会在较大范围的中间噪声强度内发生。在此，我们在对称优先连接的情况下，通过改变 Barabási-Albert 无标度网络（SFN）中的噪声强度 $D$，研究加性 STDP 对 SBS 的影响。这种类型的 SFN 呈现幂律度分布，因此成为一个具有少数“枢纽”（即超级连接节点）的非均匀网络。研究发现，由于正反馈过程，突触可塑性中出现了“马太”效应。良好的猝发同步通过突触强度的长时程增强（LTP）变得更好，而差的猝发同步则通过长时程抑制（LTD）变得更差。因此，通过改变 $D$ 会出现向 SBS 的阶梯状快速转变，这与无 STDP 时的相对平滑转变形成对比。在存在加性 STDP 的情况下，我们还研究了固定 $D$ 时网络架构对 SBS 的影响。基于突触前和突触后神经元猝发起始时间之间的时延分布，以及突触前和突触后 IIBR（瞬时个体猝发率）之间的成对相关性，通过微观研究详细探讨了突触强度 LTP 和 LTD 的涌现。最后，还将乘性 STDP 情形（依赖于状态）与加性 STDP 情形（独立于状态）进行了比较研究。