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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

Self-Organized Supercriticality and Oscillations in Networks of Stochastic Spiking Neurons

Texto completo
Autor(es):
Costa, Ariadne A. ; Brochini, Ludmila ; Kinouchi, Osame
Número total de Autores: 3
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: Entropy; v. 19, n. 8 AUG 2017.
Citações Web of Science: 4
Resumo

Networks of stochastic spiking neurons are interesting models in the area of theoretical neuroscience, presenting both continuous and discontinuous phase transitions. Here, we study fully-connected networks analytically, numerically and by computational simulations. The neurons have dynamic gains that enable the network to converge to a stationary slightly supercritical state (self-organized supercriticality (SOSC)) in the presence of the continuous transition. We show that SOSC, which presents power laws for neuronal avalanches plus some large events, is robust as a function of the main parameter of the neuronal gain dynamics. We discuss the possible applications of the idea of SOSC to biological phenomena like epilepsy and Dragon-king avalanches. We also find that neuronal gains can produce collective oscillations that coexist with neuronal avalanches. (AU)

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Processo FAPESP: 16/00430-3 - Simulações computacionais de redes balanceadas com neurônios Integra-Dispara estocásticos
Beneficiário:Ariadne de Andrade Costa
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Processo FAPESP: 16/24676-1 - Árvores de contexto aplicadas à modelagem estatística de trens de disparo neuronais
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Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado