神经元通过突触将尖峰传递到突触后神经元。 实验观察表明，神经元之间的通讯不可靠。 然而，大多数建模和计算研究都考虑了确定性突触相互作用模型。 在本文中，我们研究了由兴奋性和抑制性神经元与不可靠的突触组成的全耦合耦合递归神经元网络中的人口比率编码。 我们使用随机的开关过程来模拟不可靠的突触传递。 我们发现，在噪声较弱的情况下，具有合适的成功传输概率的突触可以增强编码性能。 而在强噪声的情况下，突触相互作用会降低编码性能。 我们还表明，几个重要的突触参数，如兴奋性突触强度，抑制性和兴奋性突触的相对强度以及突触时间常数，对人口比率编码的性能有重要影响。 进一步的仿真表明，我们所考虑的网络的编码动态无法简单地通过瞬时中每个神经元接收到的神经递质的平均数量来确定。 此外，我们将我们的结果与在相应的随机神经元网络中获得的结果进行比较。 我们的数值结果表明，网络随机性具有与突触不可靠性相似的定性作用，但数量上并不完全相等。
