前馈与递归环路模型对神经相关变异性的解释

神经群体对重复呈现的感觉刺激响应的相关变异性是一种普遍观察到的现象。此类相关性已被详细研究，既涉及其机制起源，也涉及其对刺激辨别和群体编码性能的影响。特别是，递归神经网络模型已被用于理解神经活动中相关性的起源（或缺失）。在这里，我们应用一个递归连接的随机神经元模型来解释从小鼠听觉皮层记录的神经元群体中发现的相关性。我们研究了递归连接对相关性的刺激依赖性的影响，并将其与前馈架构中相关变异性的替代来源（如相关增益波动和共同输入）进行比较。我们发现，具有随机有效连接的递归网络模型以自然的方式再现了观察到的统计特性，例如数据中噪声相关与信号相关之间的关系。在模型中，我们可以直接分析网络参数、相关性和基于群体活动辨别刺激对的能力之间的关系。通过这种方式，我们可以将电路参数与信息处理联系起来。