×

一个兴奋性的积分与fire神经网络的同步。 (英语) Zbl 1273.92013年

摘要:我们用群体密度方法研究了耦合强度对泄漏整合和激发神经元群体的同步行为的影响,这些神经元是自我兴奋的。假设群体中的每个神经元由独立的泊松尖峰序列随机驱动,神经元之间的突触相互作用由动作电位接收时的电位跳跃建模。忽略突触延迟,我们将确定,为了使神经元之间具有足够强的连通性,描述种群密度函数的偏微分方程的解必须在有限时间内爆破。此外,我们将对每个神经元的平均连接进行数学估计,以确保突发的发生。将解的爆破解释为种群放电率中存在狄拉克质量,我们将把解的爆破与神经元同步化的发生联系起来。我们对有限尺寸的泄漏积分和纤芯神经元网络进行了完全随机模拟,以说明我们的理论结果。

MSC公司:

92C20美元 神经生物学
92秒20 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络
92-08 生物问题的计算方法
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: DOI程序 哈尔

参考文献:

[1] Amari,S.(1977年)。侧向抑制型神经场中模式形成的动力学。生物网络。,27, 77–87. ·Zbl 0367.92005年 ·doi:10.1007/BF00337259
[2] Bressloff,P.C.(2009)。数学神经科学讲座。普罗维登斯:美国数学。Soc公司·Zbl 1352.92024号
[3] Bressloff,P.C.(2012)。连续神经场的时空动力学。《物理学杂志》。A、 数学。理论。,45(3). ·Zbl 1263.92008年
[4] 布鲁内尔,N.(2000)。兴奋性和抑制性放电神经元稀疏连接网络的动力学。J.计算。神经科学。,8, 183–208. ·Zbl 1036.92008号 ·doi:10.1023/A:1008925309027
[5] 布鲁内尔,N.,&;Hakim,V.(1999)。在具有低放电率的完整和完整神经元网络中的快速全局振荡。神经计算。,11, 1621–1671. ·doi:10.1162/0899766999300016179
[6] 布鲁内尔,N.,&;van Rossum,M.(2007)。拉皮克(Lapicque)1907年的论文:从青蛙到综合与火灾。生物学Cybern。,97, 341–349. ·Zbl 1248.01042号 ·doi:10.1007/s00422-007-0189-6
[7] Burkitt,A.N.(2006)。完整核心神经元模型综述:I.均匀突触输入。生物网络。,95, 1–19. ·Zbl 1161.92315号 ·doi:10.1007/s00422-006-0068-6
[8] Cáceres,M.J.、Carrillo,J.A.和;珀沙姆,B.(2011)。非线性噪声积分分析;火灾神经元模型:爆炸和稳态。数学杂志。神经科学。,1. ·Zbl 1259.35198号
[9] Cai,D.、Tao,L.、Rangan,A.V.和;McLaughlin,D.W.(2006)。神经元网络动力学的动力学理论。Commun公司。数学。科学。,4, 97–127. ·兹比尔1107.82037 ·doi:10.4310/CMS.2006.v4.n1.a4文件
[10] 德维尔,R.E.L.,&;Peskin,C.S.(2008)。完全随机神经网络中的同步和异步。数学。生物学,701608-1633·Zbl 1166.92010号 ·doi:10.1007/s11538-008-9311-8
[11] DeVille,R.E.L.,Peskin,C.S.和;Spencer,J.H.(2010)。随机神经元网络动力学及其与随机图论的联系。数学。模型。自然现象。,5, 26–66. ·Zbl 1218.05173号 ·doi:10.1051/mmnp/20105202
[12] 杜蒙特,G.,&;Henry,J.(2012)。具有跳跃性和适定性的完整核神经元的种群密度模型。数学杂志。生物·Zbl 1273.35012号
[13] Ermentrout,G.B.和;Terman,D.(2010年)。神经科学的数学基础。柏林:斯普林格·Zbl 1320.92002年
[14] Fourcaud,N.和;布鲁内尔,N.(2002)。噪声积分和fire神经元放电概率的动力学。神经计算。,14, 2057–2110. ·Zbl 1009.92007号 ·doi:10.1162/089976602320264015
[15] 郭士纳,W.,&;Kistler,W.(2002)。尖峰神经元模型。剑桥:剑桥大学出版社·Zbl 1100.92501号
[16] Izhikevich,E.M.(2007)。神经科学中的动力学系统。剑桥:麻省理工学院出版社。
[17] de Kamps,M.(2003)。人口密度方程的简单而稳定的数值解。神经计算。,15, 2129–2146. ·Zbl 1046.92018号 ·doi:10.1162/08997660332297322
[18] Knight,B.W.,Omurtag,A.和;Sirovich,L.(2000)。神经元种群放电率达到新平衡的方法:精确的理论结果。神经计算。,12, 1045–1055. ·doi:10.1162/089976600300015493
[19] Kopell,N.和;Ermentrout,B.(2000年)。耦合神经振荡器对的锁相和频率控制机制。阿姆斯特丹:爱思唯尔·Zbl 1105.92320号
[20] Newhall,K.A.、Kovacic,G.、Kramer,P.R.和;Cai,D.(2010年a)。随机驱动神经元网络中的级联诱导同步。物理学。修订版,82。
[21] Newhall,K.A.、Kovacic,G.、Kramer,P.R.、Zhou,D.、Rangan,A.V.和;Cai,D.(2010年b)。基于电流的、泊松驱动的、集成的和fire神经元网络的动力学。Commun公司。数学。科学。,8, 541–600. ·兹比尔1197.82084 ·doi:10.4310/CMS.201.v8.n2.a12
[22] Nykamp,D.Q.,&;Tranchina,D.(2000)。促进神经网络大规模建模的人口密度方法:分析和应用于方向调整。J.计算。神经科学。,8, 19–50. ·Zbl 0999.92008号 ·doi:10.1023/A:1008912914816
[23] Omurtag,A.、Knight,B.和;Sirovich,L.(2000)。关于模拟大量神经元。J.计算。,8, 51–63. ·Zbl 1036.92010号
[24] Ostojic,S.、Brunel,N.和;Hakim,V.(2009)。在存在噪声和异质性的情况下,电耦合神经元网络的同步特性。J.计算。神经科学。,26, 369–392. ·doi:10.1007/s10827-008-0117-3
[25] Sirovich,L.(2003)。神经元种群动力学:特征函数理论;一些可解的情形。Netw公司。计算。神经系统。,14(2), 249–272. ·doi:10.1088/0954-898X/14/2/305
[26] Sirovich,L.、Omurtag,A.和;Knight,B.(2000年)。神经元种群动力学:平衡解。J.应用。数学。,60, 2009–2028. ·Zbl 0991.92005号
[27] Sirovich,L.、Omurtag,A.和;Lubliner,K.(2006年)。神经种群动力学:稳定性同步性。Netw公司。计算。神经系统。,17, 3–29. ·doi:10.1080/09548980500421154
[28] Wilson,H.R.和;Cowan,J.D.(1972年)。模型神经元局部群体中的兴奋和抑制相互作用。生物物理学。J.,第12页。
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。