Statistics of spike trains in conductance-based neural networks: Rigorous results - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Journal of Mathematical Neuroscience Année : 2011

Statistics of spike trains in conductance-based neural networks: Rigorous results

Résumé

We consider a conductance-based neural network inspired by the generalized Integrate and Fire model introduced by Rudolph and Destexhe in 1996. We show the existence and uniqueness of a unique Gibbs distribution characterizing spike train statistics. The corresponding Gibbs potential is explicitly computed. These results hold in the presence of a time-dependent stimulus and apply therefore to non-stationary dynamics.
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Dates et versions

hal-00640501 , version 1 (12-11-2011)
hal-00640501 , version 2 (04-02-2013)

Identifiants

  • HAL Id : hal-00640501 , version 2

Citer

Bruno Cessac. Statistics of spike trains in conductance-based neural networks: Rigorous results. Journal of Mathematical Neuroscience, 2011, 1 (1), pp.8. ⟨hal-00640501v2⟩
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