Notice bibliographique
Résumé
In many neural circuits, precise patterns of spike timing contain information beyond that contained in mean firing rates. Here we illustrate a simple mechanism by which an ensemble of leaky-integrate-and-fire (LIF) neurons can represent continuously-varying input signals in a timing code. Neurons that are post-synaptic to this ensemble can reliably extract these signals (or functions thereof) in the absence of both spike time coincidence and firing rate variations. Irregular firing is often modelled phenomenologically, for example as a Poisson process with a rate that depends on synaptic input. In contrast, the irregular firing of our LIF neurons is a deterministic consequence of wide variations in applied current over the space of inputs (e.g. Figure Figure1A).1A). Applied current functions of this kind can arise from weighted output from a previous layer, and we discuss their establishment via Hebbian plasticity. By inclining these functions along a preferred direction, and scaling the peaks, we obtain a continuum between timing and rate codes. Figure 1 Temporal coding and decoding with LIF neurons. A, Net synaptic current (arbitrary units) experienced by an example LIF neuron, as a function of two inputs (X and Y). B, Irregular firing in 50 different neurons (each with different current functions) as ...
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».