Integrate-and-fire neurons with threshold noise: A tractable model of how interspike interval correlations affect neuronal signal transmission
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Notice bibliographique
Résumé
Many neurons exhibit interval correlations in the absence of input signals. We study the influence of these intrinsic interval correlations of model neurons on their signal transmission properties. For this purpose, we employ two simple firing models, one of which generates a renewal process, while the other leads to a nonrenewal process with negative interval correlations. Different methods to solve for spectral statistics in the presence of a weak stimulus (spike train power spectra, cross spectra, and coherence functions) are presented, and their range of validity is discussed. Using these analytical results, we explore a lower bound on the mutual information rate between output spike train and input stimulus as a function of the system's parameters. We demonstrate that negative correlations in the baseline activity can lead to enhanced information transfer of a weak signal by means of noise shaping of the background noise spectrum. We also show that an enhancement is not compulsory--for a stimulus with power exclusively at high frequencies, the renewal model can transfer more information than the nonrenewal model does. We discuss the application of our analytical results to other problems in neuroscience. Our results are also relevant to the general problem of how a signal affects the power spectrum of a nonlinear stochastic system.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle