Нейронная динамика описывает временную эволюцию мембранных потенциалов и синаптических активаций в сетях нейронов, моделируемую с помощью систем нелинейных дифференциальных уравнений.
Классической моделью является модель Ходжкина-Хаксли, описывающая токи, основанные на ионных каналах, или упрощённые подходы, такие как модель интегрирования и возбуждения (Integrate-and-Fire).
Динамика нейронных популяций часто исследуется с помощью представлений в пространстве состояний и анализа фазового пространства для понимания осцилляций, теории хаоса и критериев устойчивости.
В искусственных рекуррентных нейронных сетях (RNN) нейронная динамика моделирует временную обработку через обратные связи, что является существенным для задач с временными зависимыми входными данными.
Определение:
«Нейронная динамика — это временное изменение нейронных состояний и их взаимодействий, описываемое математическими моделями, отражающими поведение отдельных нейронов и нейронных сетей.»
Источник:
Dayan, P., & Abbott, L. F. (2001). Theoretical Neuroscience: Computational and Mathematical Modeling of Neural Systems. MIT Press.