有限群体神经元集合的广义速率编码模型
无序系统与神经网络
2009-11-11 v3
摘要
我们提出了一个受乘性噪声影响的广义朗之万型速率编码模型，以研究包含有限 个神经元的集合的静态和动力学性质。使用福克-普朗克方程（FPE）的计算表明，由于乘性噪声，我们的速率模型产生了各种静态非高斯分布，如伽马分布、逆高斯型分布和对数正态型分布，这些分布已在实验中被观察到。速率模型的动力学性质已通过增广矩方法（AMM）进行研究，该方法此前由作者从有限单元随机系统的宏观视角提出。在AMM中，原始的 维随机微分方程（DEs）被转化为关于局部和全局变量的均值与涨落的三维确定性微分方程。由AMM计算的神经元集合对脉冲和正弦输入的动力学响应与直接模拟获得的结果吻合良好。讨论了神经元集合中的同步现象。结果表明，放电率和峰间间隔（ISI）的变异性随乘性噪声强度的增加而增大，这可能是观察到的皮层神经元大变异性的一个可能来源。
引用
@article{arxiv.cond-mat/0608379,
title = {Generalized Rate-Code Model for Neuron Ensembles with Finite Populations},
author = {Hideo Hasegawa},
journal= {arXiv preprint arXiv:cond-mat/0608379},
year = {2009}
}
备注
19 pages, 9 figures, accepted in Phys. Rev. E after minor modifications