Correlations in spiking neuronal networks with distance dependent connections

Author: Birgit Kriener, Moritz Helias, Ad Aertsen, Stefan Rotter

1. Bernstein Center for Computational Neuroscience, Albert-Ludwig University, Freiburg, Germany.

2. Neurobiology and Biophysics, Faculty of Biology, Albert-Ludwig University, Freiburg, Germany.

3. Computational Neuroscience, Faculty of Biology, Albert-Ludwig University, Freiburg, Germany.

邮箱: kriener@nld.ds.mpg.de

从观察到的活动动力学可以推断出循环峰值网络的拓扑结构吗? 从发射速率、相关性和相关的可测量量中可以提取出哪些网络连通性的统计参数? 为了解决这些问题，我们分析了小世界神经元网络中基于电流的突触的活动的距离相关关系，这些突触来源于一个简单的环拓扑结构。我们发现，特别是阈值下活动的相关系数分布可以区分随机网络和具有距离依赖连通性的网络。这种分布可以通过随机对的抽样来估计。我们还证明了权重分布的关键作用，最显著的是遵守戴尔斯原则，在不同类型的循环网络的活动动力学。

原文：Correlations in spiking neuronal networks with distance dependent connections

译文：距离依赖连接的尖峰神经元网络的相关性