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Stochastic Dynamics of a Finite-Size Spiking Neural Network

机译:有限大小尖峰神经网络的随机动力学

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摘要

We present a simple Markov model of spiking neural dynamics that can be analytically solved to characterize the stochastic dynamics of a finite-size spiking neural network. We give closed-form estimates for the equilibrium distribution, mean rate, variance, and autocorrelation function of the network activity. The model is applicable to any network where the probability of firing of a neuron in the network depends on only the number of neurons that fired in a previous temporal epoch. Networks with statistically homogeneous connectivity and membrane and synaptic time constants that are not excessively long could satisfy these conditions. Our model completely accounts for the size of the network and correlations in the firing activity. It also allows us to examine how the network dynamics can deviate from mean field theory. We show that the model and solutions are applicable to spiking neural networks in biophysically plausible parameter regimes.
机译:我们提出了一个简单的尖峰神经动力学的马尔可夫模型,该模型可以通过解析求解来表征有限大小的尖峰神经网络的随机动力学。我们给出网络活动的均衡分布,平均比率,方差和自相关函数的闭式估计。该模型适用于网络中神经元被激发的可能性仅取决于在先前时间周期中被激发的神经元数量的任何网络。具有统计上均一的连接性且膜和突触时间常数不太长的网络可以满足这些条件。我们的模型完全考虑了网络的大小以及触发活动中的相关性。它还使我们能够研究网络动力学如何偏离均值场理论。我们表明,该模型和解决方案适用于加长神经网络的生物物理上合理的参数范围。

著录项

  • 来源
    《Neural computation》 |2007年第12期|3262-3292|共页
  • 作者

    Hedi Soula; Carson C. Chow;

  • 作者单位
  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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