分层联想网络中记忆模式相互作用的理论
神经元与认知
2009-11-13 v1
摘要
锋电位链(synfire chain)是一种能以毫秒精度生成重复锋电位模式的网络。尽管仅具有单一活动传播模式的锋电位链已用若干神经元模型被深入分析了，但具有多个稳定传播模式的锋电位链尚未被彻底研究。我们利用漏积分放电(leaky integrate-and-fire)神经元模型，构建了一个嵌入记忆模式的分层联想网络。我们用Fokker-Planck方程分析了网络动力学。首先，我们探讨了单一记忆模式作为传播锋电位群(volley)的稳定性，表明记忆模式作为脉冲包(pulse packet)传播。其次，我们研究了同时激活两个不同记忆模式时的活动。以相同强度同时激活两个记忆模式使传播模式导向混合态；相反，当激活强度不同时，脉冲包收敛到双峰态。最后，我们研究了前一个脉冲包对后一个脉冲包的影响。后一个脉冲包偏离其最初激活的记忆模式，并依时间间隔收敛到双峰态、混合态或无锋电位态。
引用
@article{arxiv.q-bio/0605022,
title = {Theory of Interaction of Memory Patterns in Layered Associative Networks},
author = {Kazuya Ishibashi and Kosuke Hamaguchi and Masato Okada},
journal= {arXiv preprint arXiv:q-bio/0605022},
year = {2009}
}