分层联想网络中记忆模式相互作用理论
摘要：一个synfire链是一个可以以毫秒级精确度生成重复的尖峰模式的网络。虽然只有一个活动传播模式的synfire链已经得到了多个神经元模型的深入分析，但是具有几个稳定传播模式的synfire链尚未得到充分的研究。通过使用漏电整流和火神经元模型，我们构建了一个嵌入了存储模式的分层联想网络。我们使用福克-普朗克方程分析了网络动力学。首先，我们讨论了一个存储模式作为传播尖峰串的稳定性。我们显示存储模式以脉冲包的形式传播。其次，我们研究了当我们激活两个不同的存储模式时的活动情况。两个具有相同强度的存储模式的同时激活将导致传播模式进入混合状态。相反，当激活具有不同强度的存储模式时，脉冲包会收敛到双峰状态。最后，我们研究了前面脉冲包对后续脉冲包的影响。后续脉冲包会从其原始激活的存储模式上进行修改，并根据时间间隔收敛到双峰状态、混合状态或非尖峰状态。
作者：Kazuya Ishibashi, Kosuke Hamaguchi, and Masato Okada
论文ID：q-bio/0605022
分类：Neurons and Cognition
分类简称：q-bio.NC
提交时间：2009-11-13