ランダムさの異なる二つのスパイク列を判別するための最適な指標の探索(バイオサイバネティックス, ニューロコンピューティング)
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概要
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平均発火率が等しいがランダムさは異なる二つのスパイク列を判別するための, 最適な指標を探索した. ランダムさが異なるスパイク列を生成するために, ガンマ分布を用いた. ガンマ分布がもつ二つのパラメータを, 平均発火率に対応する座標と, それと情報幾何学の意味で直交する座標とに分解することで, 平均発火率は等しいが, ランダムさの異なるスパイク列を生成した. 対称性の条件を課すことで候補となる指標の形を絞り込み, 相互情報量最大化の原理を用いて, その中から最適な指標を決定した. その結果, 実験データに近い形のinter-spike interval(ISI)分布をもつスパイク列を判別するのにShinomotoらが提案したL_V(Neural Comput., vol.15, pp.2823-2842, 2003)がほぼ最適であることが分かった.
- 2005-09-01
著者
-
岡田 真人
理化学研究所 脳総研
-
岡田 真人
東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻:理化学研究所脳科学総合研究センター
-
岡田 真人
理化学研究所 脳科学総合研究センター
-
三浦 佳二
ハーバード大学分子細胞生物学部|科学技術振興機構さきがけ
-
三浦 佳二
理化学研究所脳科学総合研究センター
-
三浦 佳二
京大理
-
篠本 滋
京都大学大学院理学研究科物理学・宇宙物理学専攻
-
岡田 真人
東京大学大学院新領域創成科学研究科
-
三浦 佳二
京都大学大学院理学研究科物理学・宇宙物理学専攻
-
三浦 佳二
東京大学新領域創成科学研究科
-
三浦 佳二
東京大学 岡田真人研究室
-
篠本 滋
京都大学大学院 理学研究科
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