複雑ネットワーク : 導入およびシナプス可塑性との関係
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概要
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In this paper, we first explain basic concepts of complex networks, which have attracted broad interests in the last decade. Then, we introduce a recent study on the relation between spike-timing-dependent plasticity and the emergent structure of neural networks. Synaptic plasticity facilitates formation of feedforward structure in neural networks with pacemakers, and it lessens the threshold for frequency synchrony in comparison to the case of networks with quenched synapses.
- 日本神経回路学会の論文
- 2007-09-05
著者
-
郡 宏
お茶大アカプロ
-
増田 直紀
東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学
-
郡 宏
お茶大アカプロ:さきがけ
-
郡 宏
北海道大学大学院理学研究院数学部門
-
増田 直紀
東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻
-
郡 宏
お茶大:jstさきがけ
-
増田 直紀
東京大学大学院情報理工学系研究科:jstさきがけ
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