周期的なシナプス入力を受ける神経モデル集合の確率共振
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概要
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本研究では, 神経束の情報伝達を調べるために, 並列構造をもつ多数の神経モデルの応答の全体効果を評価する.我々は, ノイズ存在下での周期的シナプス入力を受けるleaky integrate-and-fire神経モデル(LIFM)集合の応答特性を調べる.LIFM集合の応答は各ユニットの出力スパイク列の総和からなる点過程であり, その発火分布を数値計算し, 入力とノイズのパラメータによる発火特性を調べる.さらに, ポアソン過程に基づく発火間隔分布とLIFMの微分方程式から得たスパイク列の分布を, Kullback-Leibler情報量を用いて比較する.我々の結果は, 神経束による情報伝達と符号化を評価するために, 感覚末梢系のモデルとして応用することができる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-05-19
著者
-
佐藤 俊輔
大阪大学大学院基礎工学研究科
-
佐藤 俊輔
大阪大学基礎工学研究科生体工学領域
-
舘野 高
大阪大学基礎工学研究科システム人間系専攻
-
佐藤 俊輔
大阪大学大学院基礎工学研究科機能創成専攻生体工学領域生物工学講座
-
鶴賀 英高
大阪大学基礎工学研究科システム人間系専攻
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