Vi går igenom några aktuella resultat på beteendet hos modellen integrera-och-®re (IF), modellen FitzHugh±Nagumo (FHN), en förenklad version av modellen FHN (IF-FHN) och modellen Hodgkin±Huxley (HH) med korrelerade ingångar. Man tar också hänsyn till effekten av hämmande indata på modellens beteende. Här används endast indata i form av approximation av diffusion och korrelerade indata: korrelerade synapsingångar (avsnitt 2 och 3). Det har konstaterats att IF- och HH-modellerna svarar på korrelerade ingångar på helt motsatta sätt, men IF-FHN-modellen uppvisar liknande beteende som HH-modellen. Ökande hämmande input till enstaka neuronala modeller, såsom FHN-modellen och HH-modellen kan ibland öka deras ®ringhastighet, som vi kallade hämningsboostrad ®ring (IBF). Med IF-modellen och IF-FHN-modellen utforskar vi teoretiskt hur och när IBF kan ske. Den beräkningsmässiga komplexiteten hos IF-FHN-modellen är mycket lik den konventionella IF-modellen, men den förra fångar upp några intressanta och väsentliga egenskaper hos biofysiska modeller och kan fungera som en bättre modell för neuronberäkning. q ska tillämpas från och med den 1 januari 2016 till och med den 31 december 2018.
Feng in REF visade dock nyligen att IF- och HH-modellerna beter sig annorlunda, i själva verket på motsatta sätt när korrelerade indata beaktas.
Is the integrate-and-fire model good enough -- a review
{'venue': 'NEURAL NETWORKS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}