关键词：
计算神经科学，兴奋-抑制平衡网络，临界雪崩，神经表征，临界性
论文题目：Critical Avalanches in Excitation-Inhibition Balanced Networks Reconcile Response Reliability with Sensitivity for Optimal Neural Representation
论文地址：https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.134.028401
期刊名称：
Physical Review Letters
神经系统的响应需要同时具备
灵敏性
（能够对微小的扰动做出反应）
和
可靠性
（在多次重复的刺激下，能够稳定地给出相同的反应）
。在临界状态下，神经系统表现出最大化的动态范围和最大化的响应敏感性。近期发表在
Physical Review Letters
的一篇研究，通过
临界雪崩
（critical avalanches）
的概念，研究团队试图揭示临界状态如何在这两者之间实现最优平衡。
研究团队构建了一个
兴奋-抑制平衡（Excitation-Inhibition, E-I Balanced）网络
，用于模拟神经元之间的相互作用。网络模型中兴奋性和抑制性神经元的动力学被严格控制，以确保它们的总输入处于一种近似平衡状态，这种平衡对实现神经网络的功能至关重要。通过调节抑制性突触的时间常数，研究网络在不同动态状态下的行为。为了确定网络的临界状态，研究者采用了
Hopf分岔分析
，探索抑制性突触时间常数参数的变化如何引发从亚临界到超临界的转变。调参过程中，通过检测网络对外部输入的瞬时响应幅度度量神经反应的灵敏性，多次重复实验计算相同输入下的神经响应一致性度量可靠性。研究确定了系统在不同参数下的状态：
经过分析，研究发现
在临界状态下，兴奋-抑制平衡网络的灵敏性和可靠性同时达到了最佳水平
。这是通过网络的临界雪崩行为实现的，雪崩的规模和持续时间呈现幂律分布，这种动态特性使得网络能够在不同时间尺度上高效处理输入信号。在模拟的分类任务中，临界状态下的网络对不同输入信号的分类准确率显著高于亚临界和超临界状态。这表明，临界状态的雪崩行为不仅优化了响应的灵敏性和可靠性，还增强了神经系统的信号表示能力。研究还发现，通过引入不同的抑制性突触时间常数，网络能够更好地调节兴奋与抑制的平衡，确保网络的稳定性，
抑制性突触的异质性
在维持临界状态中起到了关键作用。
该研究首次系统性地揭示了兴奋-抑制平衡网络中的临界雪崩现象如何在灵敏性与可靠性之间找到平衡。这一机制为理解神经临界性提供了新的理论支持。此外，为人工神经网络的设计提供了新的启发，特别是在优化灵敏性和可靠性方面，临界性可能是未来神经网络发展的重要方向。
图 1. 传统的分岔过程和E-I平衡网络模型的不同响应特性。（a）（d）尖峰发放图，上中下分别表示超临界、临界、亚临界态；（b）（e）临界态下雪崩时间和规模分布图；（c）（f）接收外界输入时，灵敏性和可靠性的关系情况。
图 2. 在E-I平衡网络中临界雪崩提升了神经网络表征能力。
图 3. 不可靠的亚临界状态和僵硬的超临界状态。（a）最可靠雪崩中参与的神经元的平均数量（雪崩大小），随着抑制性突触时间参数的变化。（b）最可靠雪崩的时间可靠性（蓝色）和空间可靠性（红色），随着抑制性突触时间参数的变化。（c）（d）在每个输入信号下，最可靠雪崩的低维表示，展示临界状态和超临界状态的变化。不同颜色代表十个不同的输入信号，且相同颜色的不同点表示使用相同输入信号进行的不同实验。
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