Optimal input reverberation and homeostatic self-organization towards the edge of synchronization

瞬时或部分同步可用于计算，但完全同步的网络常常与想象发作有关。这里，我们提出了一种能够将神经网络维持在同步相变边缘的自稳机制，从而避免完全同步网络的有害后果。我们通过映射来建模神经元，因为它们比积分-放电模型更具动态特性，比导通基于的方法更具计算效率。我们首先描述了由具有不同脉冲频率的神经元组成的稠密网络通过间隙连接耦合的同步相变。我们表明，在相变临界点处，输入通过瞬时同步在网络活动中进行最佳回响。然后，我们在突触耦合中引入局部自稳动力学，并表明它产生一种稳健的自组织，使其趋向于该相变的边缘。我们讨论了这种自组织过程的潜在生物学后果，如其与大脑临界性假设的关系、其输入处理能力，以及其功能失调如何导致病理性同步。