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「ニューロンモデル」の版間の差分
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細
→確率的スパイクモデル
細 (→コンダクタンスベースモデル) |
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Vrestは静止膜電位、η(t)はスパイク発生直後に生じる膜電流による効果（自分自身の発火による影響）、K(t)は入力電流の膜電位に対する効果（自分以外からの入力による影響）を表す。spike response modelは積分発火モデルの拡張であり、決定論的モデルの１つに分類されるが、これを用いて確率的モデルとして拡張できる。この膜電位を用い、瞬時発火率 | Vrestは静止膜電位、η(t)はスパイク発生直後に生じる膜電流による効果（自分自身の発火による影響）、K(t)は入力電流の膜電位に対する効果（自分以外からの入力による影響）を表す。spike response modelは積分発火モデルの拡張であり、決定論的モデルの１つに分類されるが、これを用いて確率的モデルとして拡張できる。この膜電位を用い、瞬時発火率 | ||
:<math> | |||
r(t)=f(V(t)-\theta{(t)}) | |||
</math> | |||
を定める。θ(t)はスパイク閾値を表し、一般的に時間に依存するとしている。時間tからt+Δtにおけるスパイク発生確率をP(t, Δt)とすると | を定める。θ(t)はスパイク閾値を表し、一般的に時間に依存するとしている。時間tからt+Δtにおけるスパイク発生確率をP(t, Δt)とすると | ||
:<math> | |||
R(t,\Delta{t})=r{t}\delta{t}=f(V(t)-\theta{(t)}) | |||
</math> | |||
によりスパイクを確率的に生成する<ref name=Gerstner2008>'''Gerstner, W. (2008)'''<br>Spike-response model" Scholarpedia, 3, 1343 ( http://www.scholarpedia.org/article/Spike-response_model).</ref>[15]。関数f(x)はescape rateと呼ばれ、指数関数や正規化線形関数が用いられることが多い<ref name=Gerstner2014 /> [14]。 | によりスパイクを確率的に生成する<ref name=Gerstner2008>'''Gerstner, W. (2008)'''<br>Spike-response model" Scholarpedia, 3, 1343 ( http://www.scholarpedia.org/article/Spike-response_model).</ref>[15]。関数f(x)はescape rateと呼ばれ、指数関数や正規化線形関数が用いられることが多い<ref name=Gerstner2014 /> [14]。 | ||