临界动力学网络中由脉冲时序依赖可塑性诱导的小世界结构
适应与自组织系统
2015-08-03 v1 神经元与认知
摘要
在复杂网络背景下，小世界特性意味着对网络内发生的过程（如最优信息传输和鲁棒性）的结构益处。在本文中，我们研究了一个由受活动依赖突触可塑性影响的积分发放神经元组成的模型网络。我们找到了当系统集体动力学达到以活动簇幂律分布为特征的临界状态时产生小世界结构的学习规则。此外，通过分析网络的模体分布，我们观察到双向连接受到此类可塑性效应的损害。
引用
@article{arxiv.1507.07879,
title = {Small-world structure induced by spike-timing-dependent plasticity in networks with critical dynamics},
author = {Victor Hernandez-Urbina and J. Michael Herrmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:1507.07879},
year = {2015}
}