Interspike interval correlations in networks of inhibitory integrate-and-fire neurons

作者：Wilhelm Braun^1,2,∗， A. Longtin²

组织：
1. Neural Network Dynamics and Computation, Institut für Genetik, Universität Bonn, Kirschallee 1, 53115 Bonn, Germany
2. Department of Physics and Centre for Neural Dynamics, University of Ottawa, 598 King Edward, Ottawa K1N 6N5, Canada

时间：Received 20 December 2018; revised manuscript received 30 January 2019; published 1 March 2019

邮箱：wilhelm.braun@cantab.net

我们通过网络平均序列相关系数(SCC) 量化，在基于电流和电导的纯抑制整合-放电神经元网络中研究了峰间间隔的时间相关性。数值模拟揭示了在偏置电流驱动和网络规模的中间值时向负SCCs 的过渡。当偏置驱动器和网络大小超过这些值时，SCC 返回为零。在网络振荡强度的中间值处，SCC 最大为负。研究了SCC 对两种典型方案的依赖关系，结果表明，这两种方案的结果都是稳健的。对于基于电导的突触，在快速和缓慢相干网络振荡开始时，SCC 变为负值。然后，我们通过使用预先记录的网络活动的离线模拟表明，神经元的SCC 对其突触前输入的数量高度敏感。最后，我们为基于电流的网络设计了一种降噪扩散近似，该近似解释了观测到的时间相关跃迁。

原文：Interspike interval correlations in networks of inhibitory integrate-and-fire neurons

翻译稿：抑制性整合-放电神经元网络的峰峰相关性