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A lognormal recurrent network model for burst generation during hippocampal sharp waves
Yoshiyuki Omura, Milena M. Carvalho,
Kaoru Inokuchi
, Tomoki Fukai
*
*
この論文の責任著者
生化学講座
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
›
学術論文
›
査読
36
被引用数 (Scopus)
概要
フィンガープリント
フィンガープリント
「A lognormal recurrent network model for burst generation during hippocampal sharp waves」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。
並べ替え順
重み付け
アルファベット順
Keyphrases
Recurrent Network Model
100%
Sharp-wave Ripple
100%
Lognormal
100%
Synapse
50%
Firing Rate
50%
Long Tail
50%
Population Synchrony
50%
Spike Burst
50%
Neuronal Activity
25%
Recurrent Neural Network
25%
Excitatory Synapse
25%
Spontaneous Excitatory Postsynaptic Current (sEPSC)
25%
Neural Network Model
25%
Statistical Properties
25%
Postsynaptic Density Protein 95 (PSD-95)
25%
Pyramidal Neurons
25%
Hippocampal Activity
25%
Spontaneous Firing
25%
Functional Consequences
25%
Information Transfer
25%
Adaptive Threshold
25%
Single-spike
25%
Network Mechanism
25%
Multiple Time Scales
25%
Rate Distribution
25%
Gaussian Weight
25%
Neural Network Dynamics
25%
CA1 Area
25%
CA3 Pyramidal Neurons
25%
Scale Adaptation
25%
CA3 Area
25%
Lognormal Distribution
25%
Neural Dynamics
25%
Excitatory Connections
25%
Bursty
25%
Computer Science
Recurrent Neural Network
100%
Neural Network
100%
Neural Network Model
100%
Underlying Mechanism
100%
Network Dynamic
100%
Statistical Property
100%
Synaptic Weight
100%
Average Firing Rate
100%
Recurrent Network
100%
Transfer Information
100%
Hippocampal Activity
100%
Lognormal Distribution
100%
Neuroscience
Synapse
100%
Firing Rate
66%
Neural Network
66%
Neuronal Activity
33%
Pyramidal Cell
33%
Recurrent Neural Network
33%
Chemical Engineering
Neural Network
100%
Recurrent Neural Network
50%