我们提出了一个简单的尖峰神经动力学马尔可夫模型，该模型可以通过解析求解来表征有限大小尖峰神经网络的随机动力学。我们给出了网络活动的平衡分布、平均速率、方差和自相关函数的闭式估计。该模型适用于任何网络，其中网络中神经元的放电概率仅取决于前一时间历元中放电的神经元数量。具有统计均匀连接性、膜和突触时间常数不太长的网络可以满足这些条件。我们的模型完全解释了网络的大小和解雇活动的相关性。它还允许我们研究网络动力学如何偏离平均场理论。我们表明，该模型和解决方案适用于生物物理合理参数范围内的尖峰神经网络。

此内容仅以PDF格式提供。
©2007麻省理工学院
2007
您当前无权访问此内容。