具柱列模块性的集体神经动力学的一般表示
神经元与认知
2007-05-23 v3
摘要
我们展示了一个表示皮层水平神经动力学的数学框架。我们对具柱列与功能模块性的神经动力学的描述，称为纤维丛表示（FBM）方法，基于神经科学与信息学，且对应于统计物理中的常规公式。尽管神经回路中存在复杂相互作用及依模型而异的多种皮层修正规则，一些显著因子决定了皮层动力学中的典型现象。FBM表示方法清晰地揭示它们，并为构建或分析皮层动力学模型带来益处。不仅在公式上的相似性，皮层动力学可与其他物理系统共享统计性质，这在初级视觉图中得到验证。我们将该方法应用于视觉图形成中的已提出模型，并附上我们利用侧相互作用方案的提议。在本文中，我们将展示神经动力学过程可通过常规物理表达与理论来处理。
引用
@article{arxiv.q-bio/0405027,
title = {General representation of collective neural dynamics with columnar modularity},
author = {Myoung Won Cho and Seunghwan Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:q-bio/0405027},
year = {2007}
}