具有内在与网络异质性的递归脉冲神经网络中的放电率动力学

神经属性的异质性近来受到大量关注，并日益被认识到是神经处理中的关键特征。尽管其重要，这一生理特征在传统皮层神经网络理论研究中被忽视。因此，关于脉冲神经网络中细胞与回路异质性的后果仍有很多未知。特别是，尽管已知两者均存在且可能在神经网络动力学中起重要作用，网络或突触异质性与内在异质性的结合尚待系统考虑。在一个典型递归脉冲神经网络模型中，我们研究了这两种异质性形式如何导致不同的兴奋性放电率分布。为解析刻画这些异质性类型如何影响网络，我们采用了一种依赖于蒙特卡洛模拟与概率密度函数方程相结合的降维方法。我们发现内在与网络异质性之间的关系对放电率异质性的总体水平有强烈影响。具体而言，该关系可导致放电率异质性的放大或衰减，且这些效应依赖于递归网络是异步放电还是节律性放电。上述观察被前述降维方法所捕捉，并进一步发展了基于该降维方法的更简单的解析描述。最终的解析描述提供了紧凑且具描述性的公式，说明内在与网络异质性之间的关系如何在各种设定下决定放电率异质性动力学。