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The Dynamics of Balanced Spiking Neuronal Networks Under Poisson Drive Is Not Chaotic

机译:泊松驱动下的平衡尖峰神经元网络的动力学不是混沌的

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摘要

Some previous studies have shown that chaotic dynamics in the balanced state, i.e., one with balanced excitatory and inhibitory inputs into cortical neurons, is the underlying mechanism for the irregularity of neural activity. In this work, we focus on networks of current-based integrate-and-fire neurons with delta-pulse coupling. While we show that the balanced state robustly persists in this system within a broad range of parameters, we mathematically prove that the largest Lyapunov exponent of this type of neuronal networks is negative. Therefore, the irregular firing activity can exist in the system without the chaotic dynamics. That is the irregularity of balanced neuronal networks need not arise from chaos.
机译:以前的一些研究表明,处于平衡状态的混沌动力学,即具有平衡的对皮层神经元的兴奋性和抑制性输入的动力学,是神经活动异常的潜在机制。在这项工作中,我们将重点放在具有增量脉冲耦合的基于电流的积分并发射神经元的网络上。虽然我们证明了平衡状态在很宽的参数范围内都可以稳定地存在于该系统中,但我们可以通过数学证明这种神经网络的最大Lyapunov指数为负。因此,系统中可能存在不规则的点火活动,而没有混沌动力学。那就是平衡神经元网络的不规则性不必源于混乱。

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