J. L. van Hemmen, W. Gerstner und R. Ritz.
Dynamik in Netzen mit pulskodierten Neuronen.
In: G. Paass und K. Möller (Hrsg.) ?? Beiträge zur HEKONN'95, 1995

Zusammenfassung

In den meisten Modellen neuronaler Systeme wird das Einzelneuron als ein Analog- oder Schwellenelement beschrieben, dessen Ausgangssignal einer `Feuerrate' entspricht. Das Signal biologischer Neurone besteht dagegen in einer Abfolge von kurzen Spannungspulsen, den sogenannten `spike trains'. In diesem Tutorial soll zunächst ein einfaches Modell eines pulsenden Neurons eingeführt werden, das sogenannte Spike Response Model, das es erlaubt, die spike trains einzelner Neurone zu beschreiben und dabei auch die Verzögerungszeiten bei der Signalübertragung sowie die Form der erregenden postsynaptischen Potentiale explizit zu berücksichtigen. In einem Netzwerk von derartigen Modellneuronen mit biologischen Parametern können komplexe Pulsmuster spontan entstehen, oder aber auch gelernt und wieder abgerufen werden. Diese Muster sind durch die räumlichen und zeitlichen Korrelationen im Feuern verschiedener Neuronen definiert. Insbesondere werden oszillatorische Muster, Spiralmuster, und allgemeinere raum-zeitliche `spike patterns' untersucht. In diesen Zuständen ist die Kodierung durch einzelne Spikes wesentlich -- eine Beschreibung durch Feuerraten genügt nicht. Zusätzlich werden einige Ansätze zur Beschreibung von Informationsverarbeitung diskutiert und anhand der Beispiele Mustertrennung und `context--sensitive binding' erläutert.