Вихідний потік зв’язуючого нейрона з порогом 2, стимульованого процесом відновлення
Information is transmitted between neurons in a brain via typical electrical impulses, which are called spikes. Since the activity of biological neurons is random, the statistics of neuronal activity, namely, the time intervals between neuron-generated consecutive spikes, is studied. A neuron transf...
Збережено в:
| Дата: | 2023 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English Ukrainian |
| Опубліковано: |
Publishing house "Academperiodika"
2023
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://ujp.bitp.kiev.ua/index.php/ujp/article/view/2023031 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Ukrainian Journal of Physics |
Репозитарії
Ukrainian Journal of Physics| id |
ujp2-article-2023031 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| spelling |
ujp2-article-20230312023-05-11T14:51:32Z Output Stream of Binding Neuron with Threshold 2 Stimulated with Renewal Process Вихідний потік зв’язуючого нейрона з порогом 2, стимульованого процесом відновлення Shchur, O.V. binding neuron Poisson process renewal process interspike interval probability density function moments of a distribution зв’язуючий нейрон процес Пуассона процес вiдновлення мiжспайковий iнтервал функцiя розподiлу ймовiрностей моменти функцiї розподiлу Information is transmitted between neurons in a brain via typical electrical impulses, which are called spikes. Since the activity of biological neurons is random, the statistics of neuronal activity, namely, the time intervals between neuron-generated consecutive spikes, is studied. A neuron transforms a random stream of input impulses into another stream, the output one. The input stream is described in this paper as a renewal point process. As a neuronal model, a binding neuron with threshold 2 is considered. A relationship between the Laplace transforms of the probability density functions of the interspike intervals in the input stream of impulses and the output stream generated as a response to this stimulus has been obtained. The derived relationship enables the determination of the probability density function and all of its moments. The resulting formulas are applied to the case where the input process is the Erlang one. In the considered case, the dependence of the regularity of the neuronal activity on the input stream parameters and the physical parameters of the neuron model is found. Iнформацiя в мозку передається мiж нейронами за допомогою стереотипних електричних iмпульсiв, якi називаються спайками. Оскiльки активнiсть бiологiчних нейронiв є випадковою, ми вивчаємо статистику нейронної активностi, а саме часових iнтервалiв мiж послiдовно згенерованими нейроном спайками. Нейрон перетворює випадковий потiк вхiдних iмпульсiв в iнший, вихiдний потiк. Вхiдний потiк у цiй роботi описується як точковий процес вiдновлення. У якостi нейронної моделi розглядається модель зв’язуючого нейрона з порогом 2. Отримано зв’язок мiж перетвореннями Лапласа функцiй розподiлу мiжспайкових iнтервалiв для вхiдного потоку iмпульсiв та для вихiдного потоку, згенерованого у вiдповiдь на цей стимул. Отримане спiввiдно-шення дозволяє знайти саму функцiю розподiлу та всi її моменти. Отриманi формули були застосованi до випадку, коли вхiдний процес є процесом Ерланга. Зокрема, для розглянутого випадку було знайдено залежнiсть регулярностi нейронної активностi вiд параметрiв вхiдного потоку та фiзичних параметрiв нейронної моделi. Publishing house "Academperiodika" 2023-05-11 Article Article Original Research Article (peer-reviewed) Оригінальна дослідницька стаття (з незалежним рецензуванням) application/pdf application/pdf https://ujp.bitp.kiev.ua/index.php/ujp/article/view/2023031 10.15407/ujpe68.3.170 Ukrainian Journal of Physics; Vol. 68 No. 3 (2023); 170 Український фізичний журнал; Том 68 № 3 (2023); 170 2071-0194 2071-0186 10.15407/ujpe68.3 en uk https://ujp.bitp.kiev.ua/index.php/ujp/article/view/2023031/2963 https://ujp.bitp.kiev.ua/index.php/ujp/article/view/2023031/2964 Copyright (c) 2023 Bogolyubov Institute for Theoretical Physics, National Academy of Sciences of Ukraine |
| institution |
Ukrainian Journal of Physics |
| collection |
OJS |
| language |
English Ukrainian |
| topic |
binding neuron Poisson process renewal process interspike interval probability density function moments of a distribution зв’язуючий нейрон процес Пуассона процес вiдновлення мiжспайковий iнтервал функцiя розподiлу ймовiрностей моменти функцiї розподiлу |
| spellingShingle |
binding neuron Poisson process renewal process interspike interval probability density function moments of a distribution зв’язуючий нейрон процес Пуассона процес вiдновлення мiжспайковий iнтервал функцiя розподiлу ймовiрностей моменти функцiї розподiлу Shchur, O.V. Вихідний потік зв’язуючого нейрона з порогом 2, стимульованого процесом відновлення |
| topic_facet |
binding neuron Poisson process renewal process interspike interval probability density function moments of a distribution зв’язуючий нейрон процес Пуассона процес вiдновлення мiжспайковий iнтервал функцiя розподiлу ймовiрностей моменти функцiї розподiлу |
| format |
Article |
| author |
Shchur, O.V. |
| author_facet |
Shchur, O.V. |
| author_sort |
Shchur, O.V. |
| title |
Вихідний потік зв’язуючого нейрона з порогом 2, стимульованого процесом відновлення |
| title_short |
Вихідний потік зв’язуючого нейрона з порогом 2, стимульованого процесом відновлення |
| title_full |
Вихідний потік зв’язуючого нейрона з порогом 2, стимульованого процесом відновлення |
| title_fullStr |
Вихідний потік зв’язуючого нейрона з порогом 2, стимульованого процесом відновлення |
| title_full_unstemmed |
Вихідний потік зв’язуючого нейрона з порогом 2, стимульованого процесом відновлення |
| title_sort |
вихідний потік зв’язуючого нейрона з порогом 2, стимульованого процесом відновлення |
| title_alt |
Output Stream of Binding Neuron with Threshold 2 Stimulated with Renewal Process |
| description |
Information is transmitted between neurons in a brain via typical electrical impulses, which are called spikes. Since the activity of biological neurons is random, the statistics of neuronal activity, namely, the time intervals between neuron-generated consecutive spikes, is studied. A neuron transforms a random stream of input impulses into another stream, the output one. The input stream is described in this paper as a renewal point process. As a neuronal model, a binding neuron with threshold 2 is considered. A relationship between the Laplace transforms of the probability density functions of the interspike intervals in the input stream of impulses and the output stream generated as a response to this stimulus has been obtained. The derived relationship enables the determination of the probability density function and all of its moments. The resulting formulas are applied to the case where the input process is the Erlang one. In the considered case, the dependence of the regularity of the neuronal activity on the input stream parameters and the physical parameters of the neuron model is found. |
| publisher |
Publishing house "Academperiodika" |
| publishDate |
2023 |
| url |
https://ujp.bitp.kiev.ua/index.php/ujp/article/view/2023031 |
| work_keys_str_mv |
AT shchurov outputstreamofbindingneuronwiththreshold2stimulatedwithrenewalprocess AT shchurov vihídnijpotíkzvâzuûčogonejronazporogom2stimulʹovanogoprocesomvídnovlennâ |
| first_indexed |
2023-10-18T23:28:02Z |
| last_indexed |
2023-10-18T23:28:02Z |
| _version_ |
1795757768800468992 |