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Effects of inhibitory and excitatory neurons on the dynamics and control of avalanching neural networks

机译：抑制性神经元对雪崩神经网络动力学和控制的影响

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The statistical analysis of the collective neural activity known as avalanches provides insight into the proper behavior of brains across many species.We consider a neural network model based on the work of Lombardi,Herrmann,De Arcangelis et al.that captures the relevant dynamics of neural avalanches,and we show how tuning the fraction of inhibitory neurons in this model alters the connectivity of the network over time,removes exponential cut-offs present in the distributions of avalanche size and duration,and transitions the power spectral density of the network into an "epileptic" regime.We propose that the brain operates away from this power-law regime of low inhibitory fraction to protect itself from the dominating avalanches present in these extended distributions.We present control strategies that curtail these power-law distributions through either random or,more effectively,targeted disabling of excitatory neurons.
机译：称为雪崩的集体神经活动的统计分析提供了对许多物种的正确行为的洞察力。我们认为基于Lombardi，Herrmann，De Arcangelis等人的工作的神经网络模型捕捉了神经网络的相关动态 雪崩，并且我们展示了如何调整该模型中的抑制性神经元的分数改变了网络的连接随着时间的推移，消除了雪崩大小和持续时间的分布中存在的指数截止，并将网络的功率谱密度转换为一个 “癫痫”制定。我们提出了大脑从这种低抑制额度的这种权力法制度运作，以保护本身来自这些扩展分布中存在的主导雪崩。我们目前通过随机或无论是随机的 ，更有效地靶向兴奋性神经元的丧失。

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