神经活动的统计模型、临界性与齐夫定律
神经元与认知
2018-12-24 v1 无序系统与神经网络
适应与自组织系统
摘要
在本综述中，我们讨论神经元网络中临界动力学观测与常作为神经活动统计模型的最大熵模型之间的联系，特别关注“统计”临界性与“动力学”临界性之间的关系。我们给出在一类意义上临界而在另一类意义上不临界的系统实例，从而阐明这两个概念的差异。随后我们讨论神经活动中齐夫定律的出现，并在多种不同条件下验证其在视网膜活动中存在。在本章第二部分，我们回顾统计临界性与由 Fisher 信息所描述的参数空间结构之间的联系。我们注意到，基于模型的临界性特征即比热的发散，独立于所研究的数据集而出现；我们认为这与先前的理论发现相符。
引用
@article{arxiv.1812.09123,
title = {Statistical models of neural activity, criticality, and Zipf's law},
author = {Martino Sorbaro and J. Michael Herrmann and Matthias H. Hennig},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.09123},
year = {2018}
}
备注
23 pages, 7 figures. Originally prepared as a book chapter for the volume "The Functional Role of Critical Dynamics in Neural Systems" (Edited by Udo Ernst, Nergis Tomen and Michael Herrmann)