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Direct connections assist neurons to detect correlation in small amplitude noises

机译:直接连接有助于神经元检测小振幅噪声中的相关性

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摘要

We address a question on the effect of common stochastic inputs on the correlation of the spike trains of two neurons when they are coupled through direct connections. We show that the change in the correlation of small amplitude stochastic inputs can be better detected when the neurons are connected by direct excitatory couplings. Depending on whether intrinsic firing rate of the neurons is identical or slightly different, symmetric or asymmetric connections can increase the sensitivity of the system to the input correlation by changing the mean slope of the correlation transfer function over a given range of input correlation. In either case, there is also an optimum value for synaptic strength which maximizes the sensitivity of the system to the changes in input correlation.
机译:我们解决了一个问题,即当两个随机神经元通过直接连接耦合时,随机输入对两个神经元的尖峰序列相关性的影响。我们显示,当神经元通过直接兴奋性耦合连接时,可以更好地检测出小幅度随机输入的相关性变化。根据神经元的固有激发速率是相同还是略有不同,对称或不对称连接可以通过在给定的输入相关范围内更改相关传递函数的平均斜率来提高系统对输入相关的灵敏度。无论哪种情况,突触强度都有一个最佳值,该值可使系统对输入相关性变化的敏感性最大化。

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