通过降维研究强相关神经元的联合统计

从局部皮层网络记录到的神经元动作电位的相对时间通常表现出非平凡的依赖性，随后通过互相关函数对其进行量化。理论模型强调，这种脉冲序列相关性是两个神经元同属一个网络并共享部分突触输入的必然结果。然而，对于非线性神经元模型，显式相关函数难以解析计算，且微扰方法仅适用于弱共享输入的情况。为了处理强相关性，我们在此提出一种替代的非微扰方法。具体而言，我们研究了两个具有强共享输入的漏电积分触发神经元的情况。从模拟脉冲序列推导出的相关函数与我们的理论预测非常吻合。利用我们的方法，我们计算了非线性相关传递以及由于内在参数不均匀或输入不等而导致的不对称相关函数。