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J-GLOBAL ID：201802259906333086   整理番号：18A0971080

クラスタリングは雑音性ニューロンのネットワークにおけるスイッチング動力学を促進する【JST・京大機械翻訳】

Clustering promotes switching dynamics in networks of noisy neurons

著者 (2件)： Franovic Igor (Scientific Computing Laboratory, Center for the Study of Complex Systems, Institute of Physics Belgrade, University of Belgrade, Pregrevica 118, 11080 Belgrade, Serbia) ,  Klinshov Vladimir (Institute of Applied Physics of the Russian Academy of Sciences, 46 Ulyanov Street, 603950 Nizhny Novgorod, Russia)
資料名： Chaos  (Chaos)
巻： 28  号： 2  ページ： 023111-023111-12  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0550A  ISSN： 1054-1500  CODEN： CHAOEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 巨視的変動性は,神経回路網の緊急の特性であり,典型的には,高いニューロン活動のエピソードと静止エピソードの間の自発的な切り替えで現れる。スイッチング動力学を容易にする条件を調べ,異なる雑音源とネットワークトポロジーの不均一性の間の相互作用に焦点を合わせた。外部および固有雑音を受けるレートベースニューロンのクラスタ化ネットワークを考察し,ネットワーク動力学が各クラスタを表す一組の結合二次確率平均場システムにより記述される有効なモデルを導出した。このモデルは,有効な巨視的雑音への異なる寄与への洞察を提供し,スイッチング動力学が起こる可能性のあるパラメータ領域を定性的に示した。熱力学的限界における平均場モデルを解析することにより,クラスタ化が多重安定性を促進することを実証した。これにより,疎なランダム接続トポロジーをもつ非クラスタ化ネットワークの場合と比較して,かなり広いパラメータ領域においてスイッチング動力学が生じることを示した。(翻訳著者抄録)【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *クラスタ化 ,  モデル ,  位相幾何学 ,  *ネットワーク ,  *雑音 ,  *クラスタ ,  ネットワーク構造 ,  *スイッチング ,  不均一性 ,  多重安定性 ,  熱力学的極限 ,  *ニューロン ,  神経回路網
準シソーラス用語： ネットワークトポロジー ,  エピソード ,  神経活動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： クラスタリング ,  雑音 ,  ニューロン ,  スイッチング ,  動力学 ,  促進