脉冲神经网络模型最大熵势的精确计算
生物物理
2016-11-26 v1 神经元与认知
摘要
理解刺激和突触连接如何影响神经网络中脉冲模式的统计特性是计算神经科学的核心问题。最大熵方法已成功用于表征同时记录的脉冲神经元对刺激的统计响应。然而，尽管在预测方面表现良好，拟合参数并不能解释观测到的相关性的潜在机制原因。另一方面，脉冲神经元的数学模型（神经拟态模型）提供了基于条件概率的刺激、网络架构和脉冲模式之间的概率映射。在本文中，我们建立了神经拟态模型与最大熵模型之间的精确解析映射。
引用
@article{arxiv.1405.3621,
title = {Exact computation of the Maximum Entropy Potential of spiking neural networks models},
author = {Rodrigo Cofre and Bruno Cessac},
journal= {arXiv preprint arXiv:1405.3621},
year = {2016}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1309.5873