可塑性脉冲神经网络的事件驱动模拟

我们考虑一个全连接的泄漏积分点火神经元网络，具有脉冲时序依赖可塑性。可塑性由一个参数控制，该参数表示以相同平均频率随机放电的神经元之间突触的期望权重。对于可塑性参数的低值，系统的活动由噪声主导，而可塑性参数的高值导致网络中的自维持活动。我们对最多包含 128 个神经元的有限大小网络进行事件驱动模拟，以找到不同可塑性参数值下的稳态突触权重构型。在低活动和高活动状态下，突触权重都围绕可塑性参数值窄分布，与平均场理论的预测一致。然而，在两种状态之间的过渡区域，分布变宽，代表了涌现的网络结构。使用一种伪物理方法进行可视化，我们表明涌现的结构是“路径”或“枢纽”类型，在过渡区域的不同可塑性参数值下观察到。