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首页> 外文期刊>Journal of Computational Neuroscience >Associative memory of phase-coded spatiotemporal patterns in leaky Integrate and Fire networks
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Associative memory of phase-coded spatiotemporal patterns in leaky Integrate and Fire networks

机译：泄漏集成和火灾网络中相位编码的时空模式的联想记忆

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We study the collective dynamics of a Leaky Integrate and Fire network in which precise relative phase relationship of spikes among neurons are stored, as attractors of the dynamics, and selectively replayed at different time scales. Using an STDP-based learning process, we store in the connectivity several phase-coded spike patterns, and we find that, depending on the excitability of the network, different working regimes are possible, with transient or persistent replay activity induced by a brief signal. We introduce an order parameter to evaluate the similarity between stored and recalled phase-coded pattern, and measure the storage capacity. Modulation of spiking thresholds during replay changes the frequency of the collective oscillation or the number of spikes per cycle, keeping preserved the phases relationship. This allows a coding scheme in which phase, rate and frequency are dissociable. Robustness with respect to noise and heterogeneity of neurons parameters is studied, showing that, since dynamics is a retrieval process, neurons preserve stable precise phase relationship among units, keeping a unique frequency of oscillation, even in noisy condi- tions and with heterogeneity of internal parameters of the units.
机译：我们研究了泄漏集成和火网络的集体动力学，在该网络中，神经元之间的尖峰的精确相对相位关系被存储为动力学的吸引子，并有选择地在不同的时间尺度上重放。使用基于STDP的学习过程，我们在连通性中存储了几个相位编码的尖峰模式，并且我们发现，根据网络的兴奋性，可能存在不同的工作方式，并且短暂信号会引起瞬时或持续性重放活动。我们引入了一个order参数来评估存储和调用的相位编码模式之间的相似性，并测量存储容量。重播期间尖峰阈值的调制会更改集体振荡的频率或每个周期的尖峰数，从而保持相位关系。这允许其中相位，速率和频率是可分离的编码方案。研究了关于神经元参数的噪声和异质性的鲁棒性，这表明，由于动力学是一个检索过程，因此神经元即使在嘈杂的条件下以及内部异质性下，也能保持单位之间稳定的精确相位关系，并保持唯一的振荡频率。单位参数。

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