如何增强兴奋 - 抑制可激网络的动态范围
神经元与认知
2013-12-24 v1 生物物理
摘要
我们研究了兴奋 - 抑制可激网络对外部刺激的集体动力学。如何增强动态范围（代表网络编码外部刺激的能力）对许多应用至关重要。我们将系统视为双层网络（E 层和 I 层），并探索不同网络上的临界性和动态范围。有趣的是，我们发现当 E 层加权邻接矩阵的主特征值恰好为 1 时会发生相变，这仅由 E 层的拓扑结构决定。同时，结果表明动态范围在临界态达到最大。基于理论分析，我们为每个兴奋节点提出了一个抑制因子。我们建议，如果从 I 层中剔除具有高抑制因子的节点，动态范围可以进一步增强。然而，由于网络的稀疏性和抑制节点的被动功能，与原始动态范围相比，这种改善相对较小。尽管如此，这提供了一种增强动态范围的策略。
引用
@article{arxiv.1312.6336,
title = {How to enhance the dynamic range of excitatory-inhibitory excitable networks},
author = {Sen Pei and Shaoting Tang and Shu Yan and Shijin Jiang and Xiao Zhang and Zhiming Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:1312.6336},
year = {2013}
}
备注
7 pages, 9 figures