在格林伯格-哈斯廷斯模型中,神经动态的平均场解决方案具有刺激和抑制单位
Joaquin Almeira1,2,3, Tomas S Grigera2,4,5,6, Daniel A Martin2,7
1Instituto de Física Enrique Gaviola (IFEG-CONICET), Facultad de Matemática Astronomía Física y Computación, Universidad Nacional de Córdoba, 5000 Córdoba, Argentina.
我们分析了一种具有刺激和抑制单元的神经网络模型,发现一等级的相位过渡在抑制分数低于1/2时. 这种过渡表明歇斯底里,可以映射到纯激发系统.
科学领域:
- 计算神经科学是一种神经科学.
- 统计物理 统计物理
背景情况:
- 格林伯格-哈斯廷斯神经网络模型是研究神经动态的一个关键框架.
- 了解神经网络中的相位过渡对于理解复杂的大脑活动模式至关重要.
研究的目的:
- 研究格林伯格-哈斯廷斯神经网络中的动态相位过渡,其中具有刺激和抑制单元.
- 分析抑制单位分数对网络动态和相位转换的影响.
主要方法:
- 应用于格林伯格-海斯廷斯神经网络动态的中场解决方案.
- 分析解决方案与微观模型的数值模拟进行比较.
- 对不同模型参数的静态状态的分析,特别是抑制单位 (f) 的分数.
主要成果:
- 对于f < f_t 1/2,即使在有限系统中,也会发生一级动态相位过渡与歇斯底里.
- 对于f < 1/2的解决方案可以映射到纯激发系统 (f = 0).
- 在f > f_t的有限系统中,过渡变为伪临界交叉;在热力学极限中,f_t接近1/2,对于f ≥ f_t,活动变得可以忽略不计.
结论:
- 抑制单位的分数显著影响神经网络中相变的性质.
- 神经网络动态表现出基于抑制水平的不同行为 (第一阶段过渡与伪批判性交叉).
- 该研究提供了关于神经网络中活动状态的基本机制的见解.
更多相关视频
10:19Induction of an Isoelectric Brain State to Investigate the Impact of Endogenous Synaptic Activity on Neuronal Excitability In Vivo
Published on: March 31, 2016
08:32External Excitation of Neurons Using Electric and Magnetic Fields in One- and Two-dimensional Cultures
Published on: May 7, 2017
相关概念视频
Excitatory and Inhibitory Effects of Neurotransmitters
The Role of Ion Channels in Neuronal Computation
Sometimes a single EPSP is strong enough to induce an action potential in the postsynaptic neuron. However, multiple presynaptic inputs must often create EPSPs around the same time for the postsynaptic neuron to be sufficiently depolarized to fire an action potential....
Integration of Synaptic Events
Electrochemical Gradient and Channel Proteins: An Overview
The electrical gradient: The electrical gradient across cell membranes refers to the difference in electric charge between the inside and outside of a cell. This difference drives the movement of ions towards or away from the cells. For instance, if the inside of the cell is more negatively charged relative to...
Ligand-Gated Ion Channel Receptor: Gating Mechanism
Neuronal Communication
