真实神经元网络的自旋玻璃模型
摘要：用成对相互作用的伊辛模型是最少结构化或最大熵的概率分布，可以准确重现自旋之间的测量成对相关性。在本文中，我们利用这个等价性构建了描述蠑螈视网膜中40个神经元群体对自然影片的相关射击活动的伊辛模型。我们展示了神经元之间的成对相互作用解释了观察到的高阶相关性，并且对于10个或更多神经元的群体，成对相互作用不能再被视为独立系统中的小扰动。然后，我们构建了网络集合，推广了实验中观察到的网络实例，并研究了它们的热力学行为和编码能力。基于这一构建，我们还可以创建120个神经元的合成网络，并发现随着规模增大，网络越来越接近临界点，并开始展现出类似自旋玻璃的集体行为。我们仔细研究了两种可能与神经编码有关的行为：将网络调整到临界点以最大化编码多样刺激的能力，以及利用伊辛哈密顿量的亚稳态作为神经编码词。
作者：Gasper Tkacik, Elad Schneidman, Michael J. Berry II and William Bialek
论文ID：0912.5409
分类：Neurons and Cognition
分类简称：q-bio.NC
提交时间：2009-12-31