- Теория авто- и взаимных корреляций входных спайков и их влияние на реакцию спайковых нейронов (arXiv)
Автор:Рубен Морено-Ботэ, Альфонсо Ренарт, Нестор Парга
Аннотация: Спайковые корреляции между нейронами широко распространены в коре головного мозга, но их роль в настоящее время не изучена. Здесь мы описываем реакцию запуска нейрона с дырявой интеграцией и запуском (LIF), когда он получает временно коррелированный вход, генерируемый пресинаптически коррелированными популяциями нейронов. Входные корреляции характеризуются частотой срабатывания, факторами Фано, коэффициентами корреляции и временной шкалой корреляции нейронов, управляющих нейроном-мишенью. Мы показываем, что сумма цепочек пресинаптических спайков не может быть хорошо описана пуассоновским процессом. Решения выходной мощности находятся в пределе короткого и длинного масштабов времени корреляции.
2. Универсальные свойства передачи корреляции в нейронах типа интегрируй-и-активируй (arXiv)
Автор:Эрик Ши-Браун, Кресимир Йошич, Хайме де ла Роша, Брент Дуарон
Аннотация:одной из фундаментальных характеристик нелинейной системы является то, как она преобразует корреляции на входах в корреляции на выходах. Это особенно важно для нервной системы, где заметна корреляция между спайковыми нейронами. Используя линейный отклик и асимптотические методы для пар несвязанных нейронов интегрируй-и-активируй (IF), получающих входные данные белого шума, мы показываем, что этот перенос корреляции сильно зависит от частоты возбуждения выходных спайков сильным, стереотипным образом и, что удивительно, почти не зависит от межспайковой дисперсии. Для клеток, получающих разнородные входные данные, мы также показываем, что корреляция увеличивается со средней геометрической скоростью выброса таким же стереотипным образом, что значительно расширяет общность этой взаимосвязи. Мы представляем непосредственное следствие этой зависимости для кодирования населения с помощью настроечных кривых.
3. Обучение на основе временной корреляции в моделях нейронов (arXiv)
Автор: Юрген Йост
Аннотация: мы изучаем правило обучения, основанное на временной корреляции (взвешенной по ядру обучения) между поступающими спайками и внутренним состоянием постсинаптического нейрона, основываясь на предыдущих исследованиях синаптической пластичности, зависящей от времени спайка (\ цитируйте{KGvHW,KGvH1,vH}). Наше правило обучения для синаптического веса wij:
w˙ij(t)=ε∫∞−∞1Tl∫tt−Tl∑μδ(τ+s−tj,μ)u(τ)dτΓ(s)ds
где tj,µ — время прибытия спайков от пресинаптического нейрона j, а функция u(t) описывает состояние постсинаптического нейрона i. Таким образом, инициированное спайком среднее, содержащееся во внутреннем интеграле, взвешивается ядром Γ(s), окном обучения, положительным для отрицательных и отрицательным для положительных значений временной разницы s между пост- и пресинаптической активностью. Предположение об антисимметрии для окна обучения позволяет нам получить аналитические выражения для общего класса моделей нейронов и изучить изменения в отношениях ввода-вывода, следующие за изменениями синаптического веса. Это действительно нелинейный эффект (\cite{SMA}).
4. Реакция спайковых нейронов на коррелированные входные данные (arXiv)
Автор:Р. Морено, Дж. де ла Роша, А. Ренарт, Н. Парга
Аннотация:Изучается влияние коррелированного во времени афферентного тока на скорость срабатывания нейрона с утечкой интеграции и активации (LIF). Этот ток характеризуется скоростями, авто- и кросс-корреляциями и шкалой времени корреляции τc возбуждающих и тормозных входов. Выходная скорость νвых вычисляется в формализме Фоккера-Планка (ФП) в пределе как малых, так и больших τc по сравнению с мембранной постоянной времени τ нейрона. Путем моделирования мы проверяем аналитические результаты, обеспечиваем интерполяцию, действительную для всех τc, и изучаем реакцию нейрона на быстрые изменения величины корреляции.
