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Stochastic Resonance in an Array of Locally-Coupled McCulloch-Pitts Neurons with Population Heterogeneity Résonance stochastique dans un réseau de neurones McCulloch-Pitts couplés localement avec hétérogénéité de population

Akira UTAGAWA, Tohru SAHASHI, Tetsuya ASAI, Yoshihito AMEMIYA

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Résumé:

Nous avons trouvé une nouvelle classe de résonance stochastique (SR) dans un réseau neuronal simple composé i) de photorécepteurs générant des sorties non uniformes pour des entrées communes avec des décalages aléatoires, ii) d'un ensemble de neurones McCulloch-Pitts (MP) bruyants dont chacun a des caractéristiques aléatoires. valeurs de seuil dans le domaine temporel, iii) connexions de couplage locales entre les photorécepteurs et les neurones MP avec des champs récepteurs variables (RF), iv) cellules de sortie, et v) connexions de couplage locales entre les neurones MP et les cellules de sortie. Nous avons calculé les valeurs de corrélation entre les entrées et les sorties en fonction de la taille RF et des intensités des composants aléatoires dans les photorécepteurs et les neurones MP. Nous montrons l'existence d'"intensités de bruit optimales" des neurones MP sous les photorécepteurs non identiques et de "tailles RF optimales non nulles", ce qui indique que les valeurs de corrélation optimales de ce modèle SR ont été déterminées par deux paramètres critiques ; les intensités de bruit (bien connues) et les tailles RF comme nouveau paramètre.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E92-A No.10 pp.2508-2513
Date de publication
2009/10/01
Publicisé
ISSN en ligne
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.E92.A.2508
Type de manuscrit
Special Section PAPER (Special Section on Nonlinear Theory and its Applications)
Catégories
Problèmes non linéaires

Auteurs

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