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基于电导的神经网络尖峰序列统计:严格的结果。

Statistics of spike trains in conductance-based neural networks: Rigorous results.

机构信息

NeuroMathComp, INRIA, 2004 Route des Lucioles, 06902, Sophia-Antipolis, France.

出版信息

J Math Neurosci. 2011 Aug 25;1(1):8. doi: 10.1186/2190-8567-1-8.

DOI:10.1186/2190-8567-1-8
PMID:22657160
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3496623/
Abstract

We consider a conductance-based neural network inspired by the generalized Integrate and Fire model introduced by Rudolph and Destexhe in 1996. We show the existence and uniqueness of a unique Gibbs distribution characterizing spike train statistics. The corresponding Gibbs potential is explicitly computed. These results hold in the presence of a time-dependent stimulus and apply therefore to non-stationary dynamics.

摘要

我们考虑了一个基于电导的神经网络,该网络受到了 Rudolph 和 Destexhe 于 1996 年提出的广义积分和放电模型的启发。我们证明了存在且唯一存在一个唯一的 Gibbs 分布来描述尖峰序列统计。明确计算了相应的 Gibbs 势。这些结果在存在时变刺激的情况下成立,因此适用于非平稳动力学。

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