神经元网络中的尖峰活动传播：调和神经编码的不同观点

Spiking activity propagation in neuronal networks: reconciling different perspectives on neural coding

Arvind Kumar, Stefan Rotter and Ad Aertsen

Bernstein Center Freiburg and Faculty of Biology, University of Freiburg, Hansastrasse 9a,

79104, Freiburg, Germany. Correspondence to A.K.

e-mail: arvind.kumar@biologie.uni-freiburg.de

摘要：大脑是一个高度模块化的结构。为了利用模块化，尖峰活动可以从一个模块传播到另一个模块，同时保留它携带的信息。因此，可靠的传播是候选神经代码的关键属性之一。令人惊讶的是，在实验文献中，可以传播尖峰活动的条件相对较少受到关注。相比之下，过去十年中的几项计算研究已经解决了这个问题。 使用前馈网络 (FFN) 作为通用网络模型，他们已经确定了两种支持异步（速率代码）或同步（时间代码）尖峰传播的动态活动模式。在这里，我们回顾了 FFN 中异步和同步传播的二分法，提出将它们集成到一个扩展的概念框架中，并提出实验策略来检验我们的假设。

翻译原件：Spiking activity propagation in neuronal networks: reconciling different perspectives on neural coding

翻译稿件：神经元网络中的尖峰活动传播：调和神经编码的不同观点