基于高斯过程的神经元放电建模探讨
概率论
2007-05-23 v1 q-bio
摘要
本文聚焦于用于近似求解神经元放电概率密度积分方程的一些计算方法概要，以及一种用于生成样本路径以构造估计放电密度的直方图的算法。我们的结果源于对非 Markov 平稳高斯神经元模型的研究，旨在确定神经元放电概率密度函数。为实现对具有阻尼振荡协方差且存在时变边界的高斯过程的大量样本路径模拟，我们实现了一个并行算法。当无法获得闭式结果或神经元放电密度的解析求值时，基于该模拟过程的分析提供了一种替代研究工具。
引用
@article{arxiv.math/0305438,
title = {Towards the Modeling of Neuronal Firing by Gaussian Processes},
author = {E. Di Nardo and A. G. Nobile and E. Pirozzi and L. M. Ricciardi},
journal= {arXiv preprint arXiv:math/0305438},
year = {2007}
}
备注
10 pages, 3 figures, to be published in Scientiae Mathematicae Japonicae