最小脳ネットワークモデルと準臨界性

この論文は、抑制に焦点を当て、安定性と臨界的挙動への影響を考慮した、神経ネットワークダイナミクスの簡略化されたモデルを紹介しています。脳ネットワークが臨界点付近でどのように動作し、最大の感受性や情報処理効率などの現象を説明できるかについての理論的枠組みを提供しているため、重要です。方向性浸透とカオス的ダイナミクス（てんかん発作）との関連性も、さらなる興味を引きます。

• •抑制を取り入れた神経ネットワークダイナミクスの簡略化モデルを提示。
• •分析のための平均場近似の階層を確立。
• •抑制ニューロンの安定化効果を実証。
• •最大の感受性と相互情報量により、準臨界性仮説を支持。
• •臨界遷移の普遍性クラスとして方向性浸透を特定。
• •カオス的ダイナミクスを潜在的なてんかん発作にリンク。