Statistical mechanics of spike events underlying phase space partitioning and sequence codes in large-scale models of neural circuits
Notice bibliographique
Résumé
Cortical circuits operate in an inhibition-dominated regime of spiking activity. Recently, it was found that spiking circuit models in this regime can, despite disordered connectivity and asynchronous irregular activity, exhibit a locally stable dynamics that may be used for neural computation. The lack of existing mathematical tools has precluded analytical insight into this phase. Here we present analytical methods tailored to the granularity of spike-based interactions for analyzing attractor geometry in high-dimensional spiking dynamics. We apply them to reveal the properties of the complex geometry of trajectories of population spiking activity in a canonical model of locally stable spiking dynamics. We find that attractor basin boundaries are the preimages of spike-time collision events involving connected neurons. These spike-based instabilities control the divergence rate of neighboring basins and have no equivalent in rate-based models. They are located according to the disordered connectivity at a random subset of edges in a hypercube representation of the phase space. Iterating backward these edges using the stable dynamics induces a partition refinement on this space that converges to the attractor basins. We formulate a statistical theory of the locations of such events relative to attracting trajectories via a tractable representation of local trajectory ensembles. Averaging over the disorder, we derive the basin diameter distribution, whose characteristic scale emerges from the relative strengths of the stabilizing inhibitory coupling and destabilizing spike interactions. Our study provides an approach to analytically dissect how connectivity, coupling strength, and single-neuron dynamics shape the phase space geometry in the locally stable regime of spiking neural circuit dynamics.
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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 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 ».