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論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2022-09-02
摘要
我們研究與尖峰時序依賴性可塑性（STDP）突觸連接的神經網路中拓撲和動力學的相互作用。在週期性尖峰序列的刺激下，STDP 驅動的網路經歷突觸修剪過程並演變成殘差網路。我們透過改變 STDP 的兩個關鍵參數：突觸延遲和增強與抑制之間的比率來檢查殘差網路的拓撲和動力學特性的變化。我們對洩漏積分與激發模型的廣泛數值模擬表明，參數空間中存在兩個區域。第一個對應於定點配置，其中峰值突觸電導的分佈和神經元的放電率隨著時間的推移保持恆定。第二個對應於振盪配置，其中拓樸和動力學屬性都週期性變化，這是固定點透過 Hopf 分岔變成極限環的結果。這導致有趣！關於這些節律在網路拓撲和動態中對學習和認知處理的影響的問題。