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Dynamics of recurrent neural networks with delayed unreliable synapses: metastable clustering

机译：具有延迟的不可靠突触的递归神经网络的动力学：亚稳态聚类

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The influence of unreliable synapses on the dynamic properties of a neural network is investigated for a homogeneous integrate-and-fire network with delayed inhibitory synapses. Numerical and analytical calculations show that the network relaxes to a state with dynamic clusters of identical size which permanently exchange neurons. We present analytical results for the number of clusters and their distribution of firing times which are determined by the synaptic properties. The number of possible configurations increases exponentially with network size. In addition to states with a maximal number of clusters, metastable ones with a smaller number of clusters survive for an exponentially large time scale. An externally excited cluster survives for some time, too, thus clusters may encode information.
机译：对于具有延迟抑制突触的同构积分和发射网络，研究了不可靠的突触对神经网络动态特性的影响。数值和分析计算表明，网络松弛到具有大小相同的动态簇的状态，该簇永久交换神经元。我们提供的簇的数目及其发射时间的分布的分析结果，这是由突触特性决定的。可能的配置数量随网络规模呈指数增长。除了具有最大簇数的状态外，具有更少簇数的亚稳态状态还能以指数级的时间尺度生存。外部激发的簇也可以生存一段时间，因此簇可以对信息进行编码。

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