Analytic Expressions for Rate and CV of a Type I Neuron Driven by White Gaussian Noise
Notice bibliographique
Résumé
We study the one-dimensional normal form of a saddle-node system under the influence of additive gaussian white noise and a static "bias current" input parameter, a model that can be looked upon as the simplest version of a type I neuron with stochastic input. This is in contrast with the numerous studies devoted to the noise-driven leaky integrate-and-fire neuron. We focus on the firing rate and coefficient of variation (CV) of the interspike interval density, for which scaling relations with respect to the input parameter and noise intensity are derived. Quadrature formulas for rate and CV are numerically evaluated and compared to numerical simulations of the system and to various approximation formulas obtained in different limiting cases of the model. We also show that caution must be used to extend these results to the Theta neuron model with multiplicative gaussian white noise. The correspondence between the first passage time statistics for the saddle-node model and the Theta neuron model is obtained only in the Stratonovich interpretation of the stochastic Theta neuron model, while previous results have focused only on the Ito interpretation. The correct Stratonovich interpretation yields CVs that are still relatively high, although smaller than in the Ito interpretation; it also produces certain qualitative differences, especially at larger noise intensities. Our analysis provides useful relations for assessing the distance to threshold and the level of synaptic noise in real type I neurons from their firing statistics. We also briefly discuss the effect of finite boundaries (finite values of threshold and reset) on the firing statistics.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».