• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

大型神经元网络中持续状态的存在性与稳定性。

Existence and stability of persistent states in large neuronal networks.

作者信息

Hansel D, Mato G

机构信息

Laboratoire de Neurophysique et de Physiologie du Système Moteur, EP 1848 CNRS, Université René Descartes, 45 rue des Saints Pères, 75270 Paris Cedex 06, France.

出版信息

Phys Rev Lett. 2001 Apr 30;86(18):4175-8. doi: 10.1103/PhysRevLett.86.4175.

DOI:10.1103/PhysRevLett.86.4175
PMID:11328124
Abstract

We study the existence and stability of persistent states in large networks of quadratic integrate-and-fire neurons. The networks consist of two populations, one excitatory and one inhibitory. The stability of the asynchronous state is studied analytically. Our study demonstrates the role of recurrent inhibition and inhibitory-inhibitory interactions in stable persistent activity in large neuronal networks.

摘要

我们研究了二次积分发放神经元的大型网络中持续状态的存在性和稳定性。这些网络由两个群体组成,一个是兴奋性群体,一个是抑制性群体。我们通过解析方法研究了异步状态的稳定性。我们的研究证明了循环抑制和抑制性-抑制性相互作用在大型神经元网络稳定持续活动中的作用。

相似文献

1
Existence and stability of persistent states in large neuronal networks.大型神经元网络中持续状态的存在性与稳定性。
Phys Rev Lett. 2001 Apr 30;86(18):4175-8. doi: 10.1103/PhysRevLett.86.4175.
2
How well do mean field theories of spiking quadratic-integrate-and-fire networks work in realistic parameter regimes?在实际参数范围内,尖峰二次积分发放网络的平均场理论效果如何?
J Comput Neurosci. 2014 Jun;36(3):469-81. doi: 10.1007/s10827-013-0481-5. Epub 2013 Oct 5.
3
Pulse propagation in discrete excitatory networks of integrate-and-fire neurons.积分发放神经元离散兴奋性网络中的脉冲传播
Phys Rev E Stat Nonlin Soft Matter Phys. 2004 Jul;70(1 Pt 1):011906. doi: 10.1103/PhysRevE.70.011906. Epub 2004 Jul 12.
4
Stability analysis of asynchronous states in neuronal networks with conductance-based inhibition.
Phys Rev Lett. 2004 Nov 12;93(20):208104. doi: 10.1103/PhysRevLett.93.208104. Epub 2004 Nov 11.
5
Mean-driven and fluctuation-driven persistent activity in recurrent networks.循环网络中均值驱动和波动驱动的持续活动。
Neural Comput. 2007 Jan;19(1):1-46. doi: 10.1162/neco.2007.19.1.1.
6
Transition from Asynchronous to Oscillatory Dynamics in Balanced Spiking Networks with Instantaneous Synapses.具有即时突触的平衡尖峰网络中从异步到振荡动力学的转变。
Phys Rev Lett. 2018 Sep 21;121(12):128301. doi: 10.1103/PhysRevLett.121.128301.
7
Cluster synchronization in an ensemble of neurons interacting through chemical synapses.通过化学突触相互作用的神经元群体中的簇同步。
Phys Rev E Stat Nonlin Soft Matter Phys. 2005 Jun;71(6 Pt 1):061914. doi: 10.1103/PhysRevE.71.061914. Epub 2005 Jun 23.
8
Spontaneous dynamics of asymmetric random recurrent spiking neural networks.非对称随机递归脉冲神经网络的自发动力学
Neural Comput. 2006 Jan;18(1):60-79. doi: 10.1162/089976606774841567.
9
Recurrent interactions in spiking networks with arbitrary topology.具有任意拓扑结构的脉冲神经网络中的反复相互作用。
Phys Rev E Stat Nonlin Soft Matter Phys. 2012 Mar;85(3 Pt 1):031916. doi: 10.1103/PhysRevE.85.031916. Epub 2012 Mar 29.
10
Bumps and oscillons in networks of spiking neurons.神经元网络中的峰和孤子。
Chaos. 2020 Mar;30(3):033133. doi: 10.1063/1.5135579.

引用本文的文献

1
Low-dimensional models of single neurons: a review.单神经元的低维模型:综述。
Biol Cybern. 2023 Jun;117(3):163-183. doi: 10.1007/s00422-023-00960-1. Epub 2023 Apr 15.
2
Understanding the dynamics of biological and neural oscillator networks through exact mean-field reductions: a review.通过精确平均场简化理解生物和神经振荡器网络的动力学:综述
J Math Neurosci. 2020 May 27;10(1):9. doi: 10.1186/s13408-020-00086-9.
3
Estimation of Synaptic Conductances in Presence of Nonlinear Effects Caused by Subthreshold Ionic Currents.
存在阈下离子电流引起的非线性效应时突触电导的估计
Front Comput Neurosci. 2017 Jul 25;11:69. doi: 10.3389/fncom.2017.00069. eCollection 2017.
4
Synapse fits neuron: joint reduction by model inversion.突触拟合神经元:通过模型反演进行关节复位
Biol Cybern. 2017 Aug;111(3-4):309-334. doi: 10.1007/s00422-017-0722-1. Epub 2017 Jul 8.
5
Lognormal firing rate distribution reveals prominent fluctuation-driven regime in spinal motor networks.对数正态发放率分布揭示了脊髓运动网络中突出的波动驱动状态。
Elife. 2016 Oct 26;5:e18805. doi: 10.7554/eLife.18805.
6
Drifting States and Synchronization Induced Chaos in Autonomous Networks of Excitable Neurons.可兴奋神经元自主网络中的漂移状态与同步诱导混沌
Front Comput Neurosci. 2016 Sep 21;10:98. doi: 10.3389/fncom.2016.00098. eCollection 2016.
7
Recurrent Network Models of Sequence Generation and Memory.序列生成与记忆的循环网络模型。
Neuron. 2016 Apr 6;90(1):128-42. doi: 10.1016/j.neuron.2016.02.009. Epub 2016 Mar 10.
8
Self-organization of network dynamics into local quantized states.网络动力学自组织成局部量子化状态。
Sci Rep. 2016 Feb 17;6:21360. doi: 10.1038/srep21360.
9
Examining the limits of cellular adaptation bursting mechanisms in biologically-based excitatory networks of the hippocampus.研究海马体生物兴奋性网络中细胞适应性爆发机制的极限。
J Comput Neurosci. 2015 Dec;39(3):289-309. doi: 10.1007/s10827-015-0577-1. Epub 2015 Oct 13.
10
Stabilizing synchrony by inhomogeneity.通过不均匀性实现同步稳定
Sci Rep. 2015 Sep 4;5:13854. doi: 10.1038/srep13854.