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【2h】

Encoding in Balanced Networks: Revisiting Spike Patterns and Chaos in Stimulus-Driven Systems

机译：平衡网络中的编码：重新探究刺激驱动系统中的峰值模式和混沌

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摘要

Highly connected recurrent neural networks often produce chaotic dynamics, meaning their precise activity is sensitive to small perturbations. What are the consequences of chaos for how such networks encode streams of temporal stimuli? On the one hand, chaos is a strong source of randomness, suggesting that small changes in stimuli will be obscured by intrinsically generated variability. On the other hand, recent work shows that the type of chaos that occurs in spiking networks can have a surprisingly low-dimensional structure, suggesting that there may be room for fine stimulus features to be precisely resolved. Here we show that strongly chaotic networks produce patterned spikes that reliably encode time-dependent stimuli: using a decoder sensitive to spike times on timescales of 10’s of ms, one can easily distinguish responses to very similar inputs. Moreover, recurrence serves to distribute signals throughout chaotic networks so that small groups of cells can encode substantial information about signals arriving elsewhere. A conclusion is that the presence of strong chaos in recurrent networks need not exclude precise encoding of temporal stimuli via spike patterns.
机译：高度连接的递归神经网络通常会产生混沌动力学，这意味着它们的精确活动对小扰动敏感。混沌对于这种网络如何编码时间刺激流有什么后果？一方面，混乱是随机性的重要来源，这表明内在产生的可变性会掩盖刺激的微小变化。另一方面，最近的工作表明，尖峰网络中出现的混沌类型可能具有令人惊讶的低维结构，这表明可能存在精确解决精细刺激特征的空间。在这里，我们证明强混沌网络会产生图案化的尖峰信号，这些尖峰信号可以可靠地编码与时间有关的刺激：使用一种对10毫秒时间尺度上的尖峰时间敏感的解码器，可以轻松地区分对非常相似的输入的响应。此外，递归用于在整个混沌网络中分布信号，以便小群细胞可以编码有关到达其他位置的信号的大量信息。结论是，递归网络中强混沌的存在不必排除通过尖峰模式对时间刺激进行精确编码。

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