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具有大量尖峰行为的神经元的放电率模型。 (英语) Zbl 1402.92019年

摘要:使用基于速率的模型捕获尖峰神经元模型的响应行为有助于使用基于速率网络动力学的强大方法研究神经元网络。为此,我们研究了两种广泛使用的神经元模型类型(Izhikevich和增强多自适应阈值(AMAT)模型)对从阶跃响应到自然尖峰数据的一系列尖峰输入的响应。我们发现(i)在许多情况下,拟合测试数据的线性-非线性放电率模型可以用来描述AMAT和Izhikevich放电神经元模型的放电率响应;(ii)点火率响应通常太复杂,无法用一阶低通滤波器捕捉,但需要带通滤波器;(iii)线性非线性模型比Izhikevich模型更好地捕捉AMAT模型的响应;(iv)当神经元由平稳或正弦调制的泊松输入驱动时,电流注入实验所诱发的广泛反应类型崩塌为少数反应类型;(v)尽管AMAT和Izhikevich模型对电流注入的反应相同,但它们对尖峰输入的反应不同。总之,这些发现表明,基于速率的网络动力学模型可以通过结合适用于尖峰模型神经元响应的二阶带通滤波器来捕获更广泛的神经元响应特性。这些模型可能有助于使基于速率的网络建模更接近生物神经元网络的现实。

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92B20型 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络
92C20美元 神经生物学
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