真实神经元网络的自旋玻璃模型

具有成对相互作用的伊辛模型是精确再现自旋间测量到的成对相关性的最小结构（即最大熵）概率分布。在此，我们利用这种等价性构建伊辛模型，以描述蝾螈视网膜中40个神经元群体在观看自然电影时的相关峰电位活动。我们表明，神经元之间的成对相互作用可以解释观测到的高阶相关性，并且对于10个或更多神经元的群体，成对相互作用不能再被视为独立系统中的小扰动。然后，我们构建了能够概括实验中观测到的网络实例的网络系综，并研究其热力学行为和编码容量。基于这一构建，我们还可以创建包含120个神经元的合成网络，并发现随着网络规模增大，网络运行更接近临界点，并开始表现出类似于自旋玻璃的集体行为。我们仔细研究了两种可能与神经编码相关的行为：将网络调谐至临界点以最大化编码多样刺激的能力，以及利用伊辛哈密顿量的亚稳态作为神经编码词。