Leaky Integrate-and-Fire神経モデルにおける確率共振
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概要
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Leaky integrate-and-fire神経モデルにおいて, 適切な強さのノイズを加えると, 微弱な周期信号の伝達が改善される.本研究ではこの現象を周波数領域で調べることにする.周波数領域において, 出力のsignal-to-noise ratioがある中程度のノイズレベルで最大になることが, この現象を特徴づけている.そのためにまず我々は初通過時間問題として発火間隔分布を計算し, スパイク列のパワースペクトルを発火間隔分布から導く.入力が一定の場合において, 我々はパワースペクトルを, 発火間隔分布がガンマ分布や逆ガウス分布であるとして計算したパワースペクトルと比較する.最終的に, 入力が周期信号である場合について, 一体このモデルが確率共振を示すのはどのパラメータ領域か, signal-to-noise ratioがノイズの関数としてピークを持つと言う意味において調べる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-05-15
著者
-
佐藤 俊輔
大阪大学大学院基礎工学研究科
-
野村 泰伸
大阪大学大学院基礎工学研究科機能創成専攻生物工学講座
-
下川 哲也
大阪大学大学院基礎工学研究科
-
野村 泰伸
大阪大学大学院基礎工学研究科生体工学領域大阪大学臨床医工学融合研究教育センター
-
野村 泰伸
大阪大学大学院 基礎工学研究科
-
PAKDAMAN Khashayar
大阪大学大学院基礎工学研究科
-
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
-
下川 哲也
阪大・生命機能・ナノ生体科学
-
Pakdaman Khashayar
大阪大学基礎工学部
-
Pakdaman Khashayar
大阪大学大学院基礎工学研究科 システム人間系
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