نموذج استجابة النبضة

نموذج استجابة النبضات (SRM) [ 1 ] هو نموذج للخلايا العصبية النبضية حيث يتم توليد النبضات إما عن طريق عملية عتبة حتمية [ 2 ] أو عملية عتبة عشوائية [ 1 ] . في نموذج استجابة النبضات، يكون جهد الغشاء Vيُعرَّف نموذج استجابة النبضة (SRM) بأنه مجموع خطي لجهود ما بعد المشبك (PSPs) الناتجة عن وصول النبضات، مضافًا إليها تأثيرات فترة الامتناع والتكيف. تكون العتبة إما ثابتة أو ديناميكية، وفي الحالة الأخيرة تزداد بعد كل نبضة. يتميز نموذج استجابة النبضة بمرونة كافية لتفسير أنماط إطلاق النبضات العصبية المتنوعة استجابةً لتيار كهربائي متدرج. [ 2 ] كما استُخدم نموذج استجابة النبضة في نظرية الحوسبة لتحديد قدرة الشبكات العصبية النبضية؛ [ 3 ] وفي علم الأعصاب للتنبؤ بجهد ما دون العتبة وأوقات إطلاق النبضات للخلايا العصبية القشرية أثناء التحفيز بتيار كهربائي متغير مع الزمن. [ 4 ] يشير اسم نموذج استجابة النبضة إلى خاصية أن المرشحين المهمينε{\displaystyle \varepsilon }وη{\displaystyle \eta }يمكن تفسير النموذج على أنه استجابة جهد الغشاء لنبضة واردة (نواة الاستجابة)ε{\displaystyle \varepsilon }، PSP) وإلى ارتفاع صادر (نواة الاستجابةη{\displaystyle \eta }(وتُسمى أيضًا النواة المقاومة). تمت صياغة نموذج SRM في الزمن المستمر وفي الزمن المتقطع. [ 5 ] يمكن اعتبار نموذج SRM نموذجًا خطيًا معمّمًا (GLM) [ 6 ] [ 7 ] أو كنسخة (متكاملة) من نموذج التكامل والإطلاق المعمّم مع التكيف. [ 2 ] [ 8 ] [ 9 ]

معادلات نموذجية لـ SRM في الزمن المستمر

في نموذج SRM، في كل لحظة زمنية t، يمكن توليد نبضة عشوائية بشدة عشوائية فورية أو "وظيفة الهروب" [ 8 ] [ 9 ] [ 5 ]

ρ(ت)=و(V(ت)-ϑ(ت)){\displaystyle \rho (t)=f(V(t)-\vartheta (t))}

يعتمد ذلك على الفرق اللحظي بين جهد الغشاء V (t)والعتبة الديناميكيةϑ(ت){\displaystyle \vartheta (t)}.

جهد الغشاء V (t)يتم تحديد الوقت t بواسطة [ 8 ] [ 5 ]

V(ت)=وη(ت-تو)+0κ(s)أنا(ت-s)دs+Vرهـsت{\displaystyle V(t)=\sum _{f}\eta (tt^{f})+\int _{0}^{\infty }\kappa (s)I(ts)\,ds+V_{\mathrm {rest} }}

حيث t f هو وقت إطلاق النبضة رقم f للعصبون، و V rest هو جهد الراحة في حالة عدم وجود مدخلات، I(ts)يمثل تيار الإدخال عند الزمن t s و κ(s){\displaystyle \kappa (s)}هو مرشح خطي (يُسمى أيضًا النواة) يصف مساهمة نبضة تيار الإدخال عند الزمن t s في الجهد عند الزمن t . المساهمات في الجهد الناتجة عن ارتفاع مفاجئ عند الزمن  تو{\displaystyle t^{f}}يتم وصفها بواسطة النواة المقاومة للحرارةη(ت-تو){\displaystyle \eta (tt^{f})}. بخاصة،

η(ت-تو){\displaystyle \eta (tt^{f})}يصف المسار الزمني لجهد الفعل بدءًا من الوقتتو{\displaystyle t^{f}}وكذلك جهد ما بعد النبضة.

العتبة الديناميكيةϑ(ت){\displaystyle \vartheta (t)}يتم تحديده بواسطة [ 8 ] [ 4 ]

ϑ(ت)=ϑ0+وθ1(ت-تو){\displaystyle \vartheta (t)=\vartheta _{0}+\sum _{f}\theta _{1}(tt^{f})}

أينϑ0{\displaystyle \vartheta _{0}}يمثل عتبة إطلاق النار لعصبون غير نشط و θ1(ت-تو){\displaystyle \theta _{1}(tt^{f})}يصف هذا ارتفاع العتبة بعد حدوث ارتفاع مفاجئ في وقت معين.تو{\displaystyle t^{f}}في حالة وجود عتبة ثابتة [أي،θ1(ت-تو){\displaystyle \theta _{1}(tt^{f})}=0]، النواة المقاومةη(ت-تو){\displaystyle \eta (tt^{f})}ينبغي أن يشمل فقط جهد ما بعد النبضة، وليس شكل النبضة نفسها.

خيار شائع [ 8 ] [ 9 ] [ 5 ] لـمعدل الهروب و{\displaystyle f}(وهو ما يتوافق مع البيانات البيولوجية [ 4 ] ) هو

و(V-ϑ)=1τ0خبرة[β(V-ϑ)]{\displaystyle f(V-\vartheta )={\frac {1}{\tau _{0}}}\exp[\beta (V-\vartheta )]}

أينτ0{\displaystyle \tau _{0}}هو ثابت زمني يصف مدى سرعة إطلاق النبضة بمجرد وصول جهد الغشاء إلى العتبة وβ{\displaystyle \beta }هو معامل حدة. لـβ{\displaystyle \beta \to \infty }يصبح العتبة حادًا ويحدث إطلاق النبضات بشكل حتمي في اللحظة التي يصل فيها جهد الغشاء إلى العتبة من الأسفل. قيمة الحدة التي تم التوصل إليها في التجارب هي1/β4مV{\displaystyle 1/\beta \approx 4mV}يصبح إطلاق النبضات العصبية ذا أهمية ملحوظة بمجرد أن ينخفض ​​جهد الغشاء بضعة ميلي فولتات عن عتبة الإطلاق الرسمية. وتُستعرض عملية معدل الهروب عبر عتبة مرنة في الفصل التاسع من كتاب " ديناميكيات الخلايا العصبية". [ 8 ]

في شبكة من N من الخلايا العصبية SRM1أناشمال{\displaystyle 1\leq i\leq N}، جهد غشاء العصبونأنا{\displaystyle i}يتم تحديده بواسطة [ 5 ]

Vأنا(ت)=وηأنا(ت-تأناو)+ج=1شمالwأناجوεأناج(ت-تجو)+Vرهـsت{\displaystyle V_{i}(t)=\sum _{f}\eta _{i}(t-t_{i}^{f})+\sum _{j=1}^{N}w_{ij}\sum _{f'}\varepsilon _{ij}(t-t_{j}^{f'})+V_{\mathrm {rest} }}

أينتجو{\displaystyle t_{j}^{f'}}تمثل أوقات إطلاق النبضات العصبية للعصبون j (أي سلسلة النبضات الخاصة به)، وηأنا(ت-تأناو){\displaystyle \eta _{i}(t-t_{i}^{f})}يصف المسار الزمني للنبضة والجهد اللاحق للنبضة للعصبون i،wأناج{\displaystyle w_{ij}} وεأناج(ت-تجو){\displaystyle \varepsilon _{ij}(t-t_{j}^{f'})}وصف سعة ومسار جهد ما بعد المشبك الاستثاري أو التثبيطي الناتج عن النبضةتجو{\displaystyle t_{j}^{f'}}من العصبون قبل المشبكي j. المسار الزمنيεأناج(s){\displaystyle \varepsilon _{ij}(s)}ينتج جزء من جهد ما بعد المشبك عن التفاف التيار بعد المشبكيأنا(ت){\displaystyle I(t)}يحدث ذلك بسبب وصول نبضة ما قبل المشبك من العصبون j.

معادلات نموذجية لـ SRM في الزمن المتقطع

في عمليات المحاكاة، عادةً ما يتم تطبيق نموذج SRM في زمن منفصل. [ 5 ] [ 10 ] في خطوة زمنيةتن{\displaystyle t_{n}}مدةΔت{\displaystyle \Delta t}، يتم توليد ارتفاع مفاجئ باحتمالية

PF(تن)=F(V(تن)-ϑ(تن)){\displaystyle P_{F}(t_{n})=F(V(t_{n})-\vartheta (t_{n}))}

يعتمد ذلك على الفرق اللحظي بين جهد الغشاء Vوالعتبة الديناميكيةϑ{\displaystyle \vartheta }غالباً ما تُعتبر الدالة F دالة سيجمويدية قياسيةF(x)=0.5[1+tanh(γx)]{\displaystyle F(x)=0.5[1+\tanh(\gamma x)]}[ 11 ] مع معامل الانحدارγ{\displaystyle \gamma }لكن يمكن أيضًا حساب الشكل الوظيفي لـ F من الكثافة العشوائية و{\displaystyle f}في الزمن المستمر كماF(yن)1-خبرة[yنΔت]{\displaystyle F(y_{n})\approx 1-\exp[y_{n}\,\Delta t]}أينyن=V(تن)-ϑ(تن){\displaystyle y_{n}=V(t_{n})-\vartheta (t_{n})}هي المسافة إلى العتبة. [ 8 ] [ 5 ]

جهد الغشاء V(تن){\displaystyle V(t_{n})}في الزمن المتقطع يُعطى بواسطة

V(تن)=وη(تن-تو)+م=1κ(مΔت)أنا(تن-مΔت)+Vرهـsت{\displaystyle V(t_{n})=\sum _{f}\eta (t_{n}-t^{f})+\sum _{m=1}^{\infty }\kappa (m\,\Delta t)I(t_{n}-m\,\Delta t)+V_{\mathrm {rest} }}

حيث يمثل t f زمن إطلاق النبضات المتقطع للعصبون، و V rest هو جهد الراحة في حالة عدم وجود مدخلات، و أنا(تك){\displaystyle I(t_{k})}هو تيار الإدخال في الوقت تك{\displaystyle t_{k}}(متكاملة على مدى خطوة زمنية واحدة). مرشح الإدخال κ(s){\displaystyle \kappa (s)}والجهد اللاحق للارتفاعη(s){\displaystyle \eta (s)}يتم تعريفها كما في حالة SRM في الوقت المستمر.

بالنسبة لشبكات الخلايا العصبية SRM في الزمن المنفصل، نُعرّف سلسلة النبضات للخلية العصبية j على أنها سلسلة من الأصفار والآحاد. {Xج(تم){0،1}؛م=1،2،3،...}{\displaystyle \{X_{j}(t_{m})\in \{0,1\};m=1,2,3,\dots \}}وأعد كتابة جهد الغشاء على النحو التالي [ 5 ]

Vأنا(تن)=مηأنا(تن-تم)Xأنا(تم)+جwأناجمεأناج(تن-تم)Xج(تم)+Vرهـsت{\displaystyle V_{i}(t_{n})=\sum _{m}\eta _{i}(t_{n}-t_{m})X_{i}(t_{m})+\sum _{j}w_{ij}\sum _{m}\varepsilon _{ij}(t_{n}-t_{m})X_{j}(t_{m})+V_{\mathrm {rest} }}

في هذا الترميز، النواة المقاومةκ(s){\displaystyle \kappa (s)}وشكل جهاز PSPεأناج(s){\displaystyle \varepsilon _{ij}(s)}يمكن تفسيرها على أنها مرشحات استجابة خطية مطبقة على قطارات النبضات الثنائيةXج{\displaystyle X_{j}}.

التطبيقات الرئيسية لـ SRM

نظرية الحوسبة باستخدام الشبكات العصبية النبضية

بما أن صياغة نموذج SRM توفر تعبيرًا صريحًا لجهد الغشاء (دون الحاجة إلى المرور عبر المعادلات التفاضلية)، فقد كانت نماذج SRM هي النموذج الرياضي السائد في النظرية الرسمية للحوسبة باستخدام الخلايا العصبية النبضية. [ 12 ] [ 13 ] [ 3 ]

التنبؤ بالجهد الكهربائي وأوقات النبضات العصبية في الخلايا العصبية القشرية

استُخدم نموذج SRM ذو العتبة الديناميكية للتنبؤ بزمن إطلاق النبضات العصبية في القشرة الدماغية بدقة تصل إلى بضعة أجزاء من الألف من الثانية. [ 4 ] حُفِّزت الخلايا العصبية، عبر حقن تيار كهربائي، بتيارات متغيرة مع الزمن ذات متوسطات وتباينات مختلفة، بينما سُجِّل جهد الغشاء. كانت موثوقية النبضات المتوقعة قريبة من الموثوقية الذاتية عند تكرار نفس التيار المتغير مع الزمن عدة مرات. علاوة على ذلك، استُخرج شكل المرشحات κ(s){\displaystyle \kappa (s)} وη(s){\displaystyle \eta (s)} أظهرت البيانات التجريبية مباشرةً أن التكيف يمتد على نطاقات زمنية تتراوح من عشرات المللي ثوانٍ إلى عشرات الثواني. [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] وبفضل خصائص التحدب في دالة الاحتمال في النماذج الخطية المعممة، [ 6 ] [ 7 ] فإن استخراج المعلمات يتم بكفاءة. [ 17 ]

الذاكرة الترابطية في شبكات الخلايا العصبية الشوكية

استُخدمت خلايا SRM0 العصبية لبناء ذاكرة ترابطية في شبكة من الخلايا العصبية النبضية. [ 5 ] [ 11 ] وكانت شبكة SRM [ 5 ] ، التي خزّنت عددًا محدودًا من الأنماط الثابتة كجاذبات باستخدام مصفوفة اتصال من نوع هوبفيلد [ 18 ] ، من أوائل الأمثلة على شبكات الجاذبات ذات الخلايا العصبية النبضية. [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ]

معادلات نشاط السكان في الشبكات الكبيرة من الخلايا العصبية الشوكية

بالنسبة لخلايا SRM العصبية، يُعد الوقت المنقضي منذ آخر نبضة عصبية (أو "عمر" الخلية العصبية) التي تدخل إلى النواة المقاومة متغيرًا مهمًا يُحدد الحالة الداخلية للخلية العصبية.η(s){\displaystyle \eta (s)}يمكن صياغة معادلات نشاط الخلايا العصبية SRM إما كمعادلات تكاملية، [ 5 ] [ 10 ] [ 22 ] أو كمعادلات تفاضلية جزئية لـ "كثافة الفترة الحرجة". [ 5 ] [ 10 ] ولأن نواة الفترة الحرجة قد تتضمن مقياسًا زمنيًا أبطأ من جهد الغشاء، فإن معادلات نشاط الخلايا العصبية SRM توفر بدائل فعالة [ 23 ] [ 22 ] [ 24 ] للمعادلات التفاضلية الجزئية الأكثر استخدامًا لـ "كثافة جهد الغشاء". [ 20 ] [ 25 ] [ 26 ] يمكن الاطلاع على مراجعات لمعادلة نشاط الخلايا العصبية القائمة على كثافات الفترة الحرجة في [ 24 ] وكذلك في الفصل 14 من كتاب ديناميكيات الخلايا العصبية. [ 8 ]

أنماط النبضات والرمز الزمني

تُعدّ نماذج SRM مفيدةً لفهم نظريات الترميز العصبي . تحتوي شبكة خلايا SRM على جاذبات مخزنة تُشكّل أنماطًا مكانية-زمانية موثوقة من النبضات [ 1 ] (تُعرف أيضًا بسلاسل إطلاق النبضات المتزامنة [ 27 ] )، وهي مثال على الترميز الزمني للمدخلات الثابتة. علاوةً على ذلك، تُظهر معادلات نشاط المجموعة لنموذج SRM تغيرات عابرة دقيقة زمنيًا بعد تغيير المُحفّز، مما يدل على إطلاق نبضات موثوق. [ 10 ]

التاريخ والعلاقة بالنماذج الأخرى

طُرح نموذج استجابة النبضة في سلسلة من الأبحاث بين عامي 1991 [ 11 ] و2000. [ 2 ] [ 5 ] [ 10 ] [ 28 ] ويُرجح أن اسم "نموذج استجابة النبضة" ظهر لأول مرة عام 1993. [ 1 ] استخدمت بعض الأبحاث الحد الحتمي حصريًا مع عتبة صارمة [ 2 بينما استخدمت أبحاث أخرى العتبة المرنة مع ضوضاء الهروب. [ 5 ] ومن النماذج السابقة لنموذج استجابة النبضة نموذج التكامل والإطلاق الذي قدمه لابيك عام 1907، بالإضافة إلى النماذج المستخدمة في علم الأعصاب السمعي. [ 29 ] [ 30 ] [ 31 ] [ 32 ]

SRM0

يُعدّ نموذج SRM0 [ 10 ] أحد المتغيرات المهمة لهذا النموذج، وهو مرتبط بنظرية التجديد غير الخطية المعتمدة على الزمن . ويكمن الاختلاف الرئيسي بينه وبين معادلة الجهد لنموذج SRM المذكور أعلاه في الحدّ الذي يحتوي على النواة المقاومة للحرارة.η(s){\displaystyle \eta (s)}لا توجد علامة جمع على الارتفاعات السابقة: الارتفاع الأخير فقط هو المهم. يرتبط نموذج SRM0 ارتباطًا وثيقًا بعملية ماركوف الفاصلة غير المتجانسة [ 33 ] وبنماذج الانتكاس المعتمدة على العمر . [ 30 ] [ 31 ] [ 32 ]

GLM

تُكافئ معادلات نموذج SRM المذكورة أعلاه النماذج الخطية المعممة في علم الأعصاب (GLM) . [ 6 ] [ 7 ] في علم الأعصاب، طُرحت نماذج GLM كامتداد لنموذج بواسون الخطي-غير الخطي (LNP) بإضافة تفاعل ذاتي بين نبضة خرج وحالة الخلية العصبية الداخلية [ 6 ] [ 7 ] (لذلك يُطلق عليه أيضًا "LNP التكراري"). يُكافئ هذا التفاعل الذاتي النواة.η(s){\displaystyle \eta (s)}من نموذج الاستجابة الحسية (SRM). يُمكّن إطار عمل النموذج الخطي المعمم (GLM) من صياغة منهج الاحتمال الأقصى [ 34 ] المُطبق على احتمالية حدوث سلسلة نبضات مُلاحظة، بافتراض أن نموذج الاستجابة الحسية (SRM) قد يكون قد ولّد هذه السلسلة. [ 8 ] على الرغم من التكافؤ الرياضي، يوجد اختلاف مفاهيمي في التفسير: في نموذج الاستجابة الحسية (SRM)، يُفسَّر المتغير V على أنه جهد الغشاء، بينما في نموذج الاستجابة الحسية المتكررة (LNP)، يُعتبر متغيرًا "خفيًا" لا يُسند إليه أي معنى. يُعد تفسير نموذج الاستجابة الحسية (SRM) مفيدًا إذا كانت قياسات الجهد دون العتبة متاحة [ 4 ] [ 14 ] [ 15 ] ، بينما يُعد نموذج الاستجابة الحسية المتكررة (LNP) مفيدًا في علم الأعصاب النظمي، حيث تُسجَّل النبضات (استجابةً للتحفيز الحسي) خارج الخلية دون إمكانية الوصول إلى الجهد دون العتبة. [ 6 ] [ 7 ]

نماذج التكامل والتنفيذ التكيفية المتسربة

تتميز الخلية العصبية ذات التكامل والإطلاق المتسربة ، والتي تتكيف مع النبضات العصبية، بجهد غشائي دون العتبة، يتم توليده بواسطة المعادلات التفاضلية التالية

τمدV(ت)دت=Rأنا(ت)-[V(ت)-هـرهـsت]-Rكwك{\displaystyle \tau _{\mathrm {m} }{\frac {dV(t)}{dt}}=RI(t)-[V(t)-E_{\mathrm {rest} }]-R\sum _{k}w_{k}}
τكدwك(ت)دت=-wك+بكτكودلتا(ت-تو){\displaystyle \tau _{k}{\frac {dw_{k}(t)}{dt}}=-w_{k}+b_{k}\tau _{k}\sum _{f}\delta (t-t^{f})}

أين τم{\displaystyle \tau _{m}}يمثل ثابت الزمن الغشائي، و w k هو رقم تيار التكيف، حيث k هو المؤشر، و E rest هو جهد الراحة ، و t f هو زمن إطلاق العصبون، ورمز دلتا اليوناني يرمز إلى دالة ديراك دلتا. عندما يصل الجهد إلى عتبة الإطلاق، يُعاد ضبطه إلى قيمة V r أقل من عتبة الإطلاق. يُعطي تكامل المعادلات التفاضلية الخطية صيغةً مطابقةً لمعادلة الجهد في نموذج SRM. [ 2 ] مع ذلك، في هذه الحالة، تكون نواة الامتناعη(s){\displaystyle \eta (s)}لا يشمل ذلك شكل النبضة، بل يشمل فقط جهد ما بعد النبضة. في غياب تيارات التكيف، نسترجع نموذج LIF القياسي، وهو ما يعادل نواة مقاومة.η(s){\displaystyle \eta (s)}الذي يتناقص أُسّيًا مع ثابت الزمن الغشائيτم{\displaystyle \tau _{m}}.

قسم المراجع

  1. 1234Gerstner, Wulfram; Ritz, Raphael; van Hemmen, J. Leo (1993-10-01). "Why spikes? Hebbian learning and retrieval of time-resolved excitation patterns". Biological Cybernetics. 69 (5): 503–515. doi:10.1007/BF00199450. ISSN 1432-0770. PMID 7903867. S2CID 6195748.
  2. 123456Gerstner, Wulfram; van Hemmen, J. Leo; Cowan, Jack D. (1996-11-15). "What Matters in Neuronal Locking?". Neural Computation. 8 (8): 1653–1676. doi:10.1162/neco.1996.8.8.1653. ISSN 0899-7667. PMID 8888612. S2CID 1301248.
  3. 12Maass, Wolfgang (1997-02-01). "Fast Sigmoidal Networks via Spiking Neurons". Neural Computation. 9 (2): 279–304. doi:10.1162/neco.1997.9.2.279. ISSN 0899-7667. PMID 9117904. S2CID 34984298.
  4. 12345Jolivet, Renaud; Rauch, Alexander; Lüscher, Hans-Rudolf; Gerstner, Wulfram (August 2006). "Predicting spike timing of neocortical pyramidal neurons by simple threshold models". Journal of Computational Neuroscience. 21 (1): 35–49. doi:10.1007/s10827-006-7074-5. ISSN 0929-5313. PMID 16633938. S2CID 8911457.
  5. 1234567891011121314Gerstner, Wulfram; Hemmen, J. Leo van (1992-01-01). "Associative memory in a network of 'spiking' neurons". Network: Computation in Neural Systems. 3 (2): 139–164. doi:10.1088/0954-898X_3_2_004. ISSN 0954-898X.
  6. 1 2 3 4 5 تروكولو، ويلسون؛ إيدن، أوري ت.؛ فيلوز، ماثيو ر.؛ دونوهيو، جون ب.؛ براون، إيمري ن. (2005-02-01). "إطار عمل لعملية النقطة لربط نشاط النبضات العصبية بتاريخ النبضات، والمجموعة العصبية، وتأثيرات المتغيرات الخارجية" . مجلة علم وظائف الأعصاب . 93 (2): 1074-1089 . doi : 10.1152/jn.00697.2004 . ISSN 0022-3077 . PMID 15356183 .  
  7. 1 2 3 4 5 بيلو، جوناثان دبليو؛ شلينز، جوناثون؛ بانينسكي، ليام؛ شير، ألكسندر؛ ليتكي، آلان إم؛ تشيتشيلنيسكي، إي جيه؛ سيمونسيلي، إيرو بي. (أغسطس 2008). "الارتباطات المكانية والزمانية والإشارات البصرية في مجموعة عصبية كاملة" . نيتشر . 454 ( 7207): 995-999 . Bibcode : 2008Natur.454..995P . doi : 10.1038/nature07140 . ISSN 1476-4687 . PMC 2684455. PMID 18650810 .   
  8. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 جيرستنر، وولفرام. (24 يوليو 2014). ديناميكيات الخلايا العصبية: من الخلايا العصبية المفردة إلى الشبكات ونماذج الإدراك . كيستلر، فيرنر م.، 1969-، نود، ريتشارد، بانينسكي، ليام. كامبريدج، المملكة المتحدة. ISBN 978-1-107-06083-8. OCLC 861774542 . {{cite book}}: CS1 maint: موقع الناشر مفقود ( رابط )
  9. 1 2 3 جيرستنر، وولفرام. (2002). نماذج الخلايا العصبية الشوكية: الخلايا العصبية المفردة، والمجموعات، واللدونة . كيستلر، فيرنر م.، 1969-. كامبريدج، المملكة المتحدة: مطبعة جامعة كامبريدج. ISBN 0-511-07817-X. OCLC 57417395 . 
  10. 1 2 3 4 5 6 جيرستنر، وولفرام (2000-01-01). "ديناميكيات تجمعات الخلايا العصبية النبضية: حالات عابرة سريعة، وحالات غير متزامنة، والتزامن". الحوسبة العصبية . 12 (1): 43-89 . doi : 10.1162/089976600300015899 . ISSN 0899-7667 . PMID 10636933. S2CID 7832768 .   
  11. 1 2 3 جيرستنر، وولفرام (1991). "الذاكرة الترابطية في شبكة من الخلايا العصبية البيولوجية" (ملف PDF) . التقدم في أنظمة معالجة المعلومات العصبية . 3 : 84-90 .
  12. الشبكات العصبية النبضية . ماس، فولفغانغ، 21 أغسطس 1949، بيشوب، كريستوفر م. كامبريدج، ماساتشوستس: مطبعة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. 1999. ISBN 978-0-262-27876-8. OCLC 42856203 . {{cite book}}صيانة CS1: أخرى ( رابط )
  13. بوهتي، ساندر م.؛ كوك، جوست ن.؛ لا بوتر، هان (1 أكتوبر 2002). "انتشار الخطأ العكسي في الشبكات المشفرة زمنيًا للخلايا العصبية النبضية" . الحوسبة العصبية . 48 (1): 17-37 . doi : 10.1016/S0925-2312(01)00658-0 . ISSN 0925-2312 . 
  14. 1 2 بوزوريني، كريستيان؛ نود، ريتشارد؛ مينسي، سكاندر؛ غيرستنر، وولفرام (يوليو 2013). "التبييض الزمني عن طريق التكيف مع قانون القوة في الخلايا العصبية القشرية الحديثة" . مجلة نيتشر لعلم الأعصاب . 16 (7): 942-948 . doi : 10.1038/nn.3431 . ISSN 1546-1726 . PMID 23749146. S2CID 1873019 .   
  15. 1 2 منسي، سكندر؛ نود، ريتشارد؛ بوتزوريني، كريستيان؛ أفيرمان، مايكل؛ بيترسن، كارل سي إتش؛ غيرستنر، وولفرام (2011-12-07). "استخلاص المعلمات وتصنيف ثلاثة أنواع من الخلايا العصبية القشرية يكشف عن آليتين تكيفيتين متميزتين" . مجلة علم وظائف الأعصاب . 107 (6): 1756-1775 . doi : 10.1152/jn.00408.2011 . ISSN 0022-3077 . PMID 22157113 .  
  16. هاسلينجر، روبرت؛ بيبا، جوردون؛ ليما، بروس؛ سينجر، وولف؛ براون، إيمري ن.؛ نوينشفاندر، سيرجيو (2012-07-03). " أهمية السياق: البساطة الخفية للحقول الاستقبالية V1 لدى قرود المكاك" . PLOS ONE . 7 (7) e39699. Bibcode : 2012PLoSO...739699H . doi : 10.1371/journal.pone.0039699 . ISSN 1932-6203 . PMC 3389039. PMID 22802940 .   
  17. بوزوريني، كريستيان؛ مينسي، سكندر؛ هاغنز، أوليفييه؛ نود، ريتشارد؛ كوخ، كريستوف؛ غيرستنر، وولفرام (17 يونيو 2015). "التوصيف الآلي عالي الإنتاجية للخلايا العصبية المفردة باستخدام نماذج النبضات المبسطة" . مجلة PLOS لعلم الأحياء الحاسوبي . 11 (6) e1004275. رمز Bibcode : 2015PLSCB..11E4275P . doi : 10.1371/journal.pcbi.1004275 . ISSN 1553-7358 . PMC 4470831. PMID 26083597 .   
  18. هوبفيلد، جيه جيه (1982-04-01). "الشبكات العصبية والأنظمة الفيزيائية ذات القدرات الحسابية الجماعية الناشئة" . وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم . 79 (8): 2554-2558 . Bibcode : 1982PNAS...79.2554H . doi : 10.1073 / pnas.79.8.2554 . ISSN 0027-8424 . PMC 346238. PMID 6953413 .   
  19. أميت، دانيال ج.؛ تسوديكس، إم في (1991-01-01). "دراسة كمية لاسترجاع الشبكة العصبية الجاذبة عند معدلات نبضات منخفضة: الجزء الأول: الركيزة - النبضات، والمعدلات، والكسب العصبي". الشبكة: الحوسبة في الأنظمة العصبية . 2 (3): 259-273 . doi : 10.1088/0954-898X_2_3_003 . ISSN 0954-898X . 
  20. 1 2 أميت، د. (1997-04-01). "نموذج للنشاط التلقائي العالمي والنشاط البنيوي المحلي خلال فترات التأخير في القشرة المخية" . القشرة المخية . 7 (3): 237-252 . doi : 10.1093/cercor/7.3.237 . ISSN 1460-2199 . PMID 9143444 .  
  21. برادر، جوزيف م.؛ سين، والتر؛ فوسي، ستيفانو (2007-09-20). "تعلم المحفزات الواقعية في شبكة عصبية باستخدام ديناميكيات متشابكة مدفوعة بالنبضات". الحوسبة العصبية . 19 (11): 2881-2912 . doi : 10.1162/neco.2007.19.11.2881 . ISSN 0899-7667 . PMID 17883345. S2CID 5933554 .   
  22. 1 2 شوالجر، تيلو؛ ديجر، موريتز؛ جيرستنر، وولفرام (19 أبريل 2017). غراهام، لايل ج. (محرر). "نحو نظرية للأعمدة القشرية: من الخلايا العصبية النابضة إلى مجموعات عصبية متفاعلة ذات حجم محدود" . مجلة PLOS لعلم الأحياء الحاسوبي . 13 (4) e1005507. arXiv : 1611.00294 . Bibcode : 2017PLSCB..13E5507S . doi : 10.1371 / journal.pcbi.1005507 . ISSN 1553-7358 . PMC 5415267. PMID 28422957 .   
  23. نود، ريتشارد؛ جيرستنر، وولفرام (4 أكتوبر 2012). "الترميز وفك الترميز باستخدام الخلايا العصبية المتكيفة: منهج جماعي لمخطط التوزيع الزمني المحيط بالمحفز" . مجلة PLOS لعلم الأحياء الحاسوبي . 8 (10) e1002711. رمز Bibcode : 2012PLSCB...8E2711N . doi : 10.1371/journal.pcbi.1002711 . ISSN 1553-7358 . PMC 3464223. PMID 23055914 .   
  24. 1 2 شوالجر، تيلو؛ تشيزوف، أنطون ف. (2019-10-01). "انتبه للنبضة الأخيرة - نماذج معدل إطلاق النار لمجموعات الخلايا العصبية المتوسطة الحجم" . الرأي الحالي في علم الأحياء العصبي . علم الأعصاب الحاسوبي. 58 : 155-166 . arXiv : 1909.10007 . doi : 10.1016/j.conb.2019.08.003 . ISSN 0959-4388 . PMID 31590003. S2CID 202719555 .   
  25. تريفز، أليساندرو (يناير 1993). "تحليل المجال المتوسط ​​لديناميكيات النبضات العصبية" . الشبكة: الحوسبة في الأنظمة العصبية . 4 (3): 259-284 . doi : 10.1088/0954-898X_4_3_002 . ISSN 0954-898X . 
  26. برونيل، نيكولاس (2000-05-01). "ديناميكيات الشبكات ذات الاتصالات المتفرقة للخلايا العصبية المثيرة والمثبطة". مجلة علم الأعصاب الحاسوبي . 8 (3 ) : 183-208 . doi : 10.1023/A:1008925309027 . ISSN 1573-6873 . PMID 10809012. S2CID 1849650 .   
  27. أبيلز، موشيه (2009). "سلاسل سينفاير" . سكولاربيديا . 4 (7): 1441. رمز Bibcode : 2009SchpJ...4.1441A . doi : 10.4249/scholarpedia.1441 . ISSN 1941-6016 . 
  28. جيرستنر، وولفرام (1995-01-01). "البنية الزمنية للنشاط في نماذج الشبكات العصبية" . مجلة Physical Review E. 51 ( 1): 738-758 . Bibcode : 1995PhRvE..51..738G . doi : 10.1103/PhysRevE.51.738 . PMID 9962697 . 
  29. فايس، توماس ف . (1966-11-01). "نموذج للجهاز السمعي المحيطي". كيبرنيتيك . 3 (4): 153-175 . doi : 10.1007/BF00290252 . ISSN 1432-0770 . PMID 5982096. S2CID 30861035 .   
  30. 1 2 جونسون، دون هـ.؛ سوامي، أنانثرام (1983-08-01). "نقل الإشارات بواسطة أنماط تفريغ ألياف العصب السمعي" . مجلة الجمعية الصوتية الأمريكية . 74 (2): 493-501 . Bibcode : 1983ASAJ...74..493J . doi : 10.1121/1.389815 . ISSN 0001-4966 . PMID 6311884 .  
  31. 1 2 بيري، مايكل جيه؛ مايستر، ماركوس (15 مارس 1998). " فترة الاستجابة والدقة العصبية" . مجلة علم الأعصاب . 18 (6): 2200-2211 . doi : 10.1523/JNEUROSCI.18-06-02200.1998 . ISSN 0270-6474 . PMC 6792934. PMID 9482804 .   
  32. 1 2 غوموند، آر بي؛ مولنار، سي إي؛ كيم، دي أو (سبتمبر 1982). "اعتماد احتمالية إطلاق النبضات العصبية في ألياف العصب القوقعي للقطط على التحفيز والتعافي" . مجلة علم وظائف الأعصاب . 48 (3): 856-873 . doi : 10.1152/jn.1982.48.3.856 . ISSN 0022-3077 . PMID 6290620 .  
  33. كاس، روبرت إي؛ فينتورا، فاليري (1 أغسطس 2001). " نموذج احتمالية قطار النبضات" . الحوسبة العصبية . 13 (8): 1713-1720 . doi : 10.1162/08997660152469314 . ISSN 0899-7667 . PMID 11506667. S2CID 9909632 .   
  34. بريلينجر، د. ر. (1988-08-01). " تحليل الاحتمالية القصوى لسلاسل النبضات العصبية للخلايا العصبية المتفاعلة". علم التحكم الحيوي . 59 (3): 189-200 . doi : 10.1007/BF00318010 . ISSN 1432-0770 . PMID 3179344. S2CID 10164135 .   
  35. جيرستنر، وولفرام (2008). "نموذج استجابة النبضة" . موسوعة سكولاربيديا . 3 (12): 1343. رمز Bibcode : 2008SchpJ...3.1343G . doi : 10.4249/scholarpedia.1343 . ISSN 1941-6016 .