Dynamical Mean Field approximation of a canonical cortical model for studying inter-population synchrony
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The goal of this paper is twofold. We propose and explore a model to study the synchronization among populations in the canonical model of the neocortex proposed previously by (R.J. Douglas, K.A.C. Martin, A functional microcircuit for cat visual cortex. J.Physiol. 440(1991) 735–769). For this, a model describing N synapses of each m-population (m = 1, 2,3) is proposed. Each synapse is described by a system of 2 stochastic differential equations (SDEs). Then, by using the dynamical mean field approximation (DMA) (H. Hasegawa, Dynamical mean-field theory of spiking neuron ensembles: Response to a single spike with independent noises, Phys. Rev. E. (2003)1-19.) the system of several SDEs is reduced to 12 ordinary differential equations for the means and the second-order moments of global variables. The connectivity among populations is obtained by summarizing in the canonical model the detailed information from a quantitative description of the circuits formed in cat area 17 given in (T.Binzegger, R.J. Douglas, K.A. Martin, A Quantitative Map of the Circuit of Cat Primary Visual Cortex, J. Neurosci. 24 (2004) 8441- 8453). In the framework of the used DMA we propose a measure for inter-population synchronization. Simulations are carried out for exploring how inter-population synchrony is related to the variation of firing frequency of each population. Our results suggest that superficial pyramidal clusters appear to have a predominant influence on the synchronization process among pyramidal populations as well as put forward the active role of inhibition in the rest of the synchronizations between populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».