ランダムニューロンネットワークモデルにおけるシナプス相互作用から集団動力学へ:固有ベクトルと過渡挙動の重要な役割【JST・京大機械翻訳】

Gudowska-Nowak E.; Nowak M. A.; Chialvo D. R.; Ochab J. K.; Tarnowski W.

文献

J-GLOBAL ID：202002266780099843 整理番号：20A0326229

ランダムニューロンネットワークモデルにおけるシナプス相互作用から集団動力学へ:固有ベクトルと過渡挙動の重要な役割【JST・京大機械翻訳】

From Synaptic Interactions to Collective Dynamics in Random Neuronal Networks Models: Critical Role of Eigenvectors and Transient Behavior

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著者 (5件)： , , , ,
資料名：
巻： 32 号： 2 ページ： 395-423 発行年： 2020年
JST資料番号： W0257A ISSN： 0899-7667 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)

ニューロン相互作用の研究は,全脳の詳細な地図を得ることを試みる,いくつかの大きな協力的神経科学プロジェクトの中心(ヒューマンコネクトプロジェクト,Blue Brainプロジェクト,およびBrinomeを含む)で行われている。特定の制約の下で,数学的理論はシナプス相互作用マトリックスの統計的性質に基づいて期待される神経動力学の予測を前進させることができる。本研究では,大きなシナプス相互作用行列の研究に対する自由ランダム変数の適用を調べた。RajanとAbbott(2006)によって提案されたニューラルネットワークのモデルのタイプにおける固有スペクトルに関する直接的な方法で知られている結果の回復に加えて,それらを相互作用の重いテール分布に拡張した。より重要なことに,スペクトルの安定性を決定する固有ベクトル重なりの挙動を解析的に導出した。ニューロン興奮/阻害バランスを課すことにおいて,固有値は不変であるにもかかわらず,それらの安定性は関連する固有ベクトルの強い非直交性により劇的に減少することを観察した。これにより,非対称ニューラルネットワークの時間発展を理解することは,固有ベクトルと固有値の両方のもつれ動力学を考慮する必要があり,これらのモデルにおける学習と記憶プロセスに対する結果をもたらす可能性があるという結論を導いた。広範囲の分野における自由ランダム変数理論の成功を考慮して,ここで提示した結果が脳科学の分野におけるこれらのアイデアの付加的応用を促進することを希望する。Copyright 2019 Massachusetts Institute of Technology Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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中枢神経系 , ニューロコンピュータ

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