変分法的ベイズ推定を用いた相互情報量の推定
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概要
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神経細胞の物理刺激や他の細胞からの入力に対する応答を定量化する際に, 相互情報量がよく用いられる. 観測データから相互情報量を求めるためには, 入出力の同時確率分布を求めることが必要となる. そのため各変数を適宜離散化したヒストグラムにより分布を近似する手法が良これまで主に用いられて来た. しかしこの手法は, 離散化の幅により結果が左右され, 特にデータ数が限られている場合に推定誤差が大きいという問題を持つ. そこで本研究は, 観測データの離散化によらず同時分布の推定を行う方法を定式化する. 具体的には, 混合正規分布モデルのパラメタとモデルの自由度を, 変分ベイズ法により推定する。この方式が従来法よりも良い性質を示すことを, まず単純なポアソンスパイクモデルにより示し, さらに, 現実的なデータ解析への適用の可能性を, 電気シナプス結合を持つ下オリーブ核の細胞モデルの解析に適用し検討する.
- 2001-05-18
著者
-
佐藤 雅昭
国際電気通信基礎技術研究所脳情報研究所
-
銅谷 賢治
奈良先端科学技術大学院大学
-
銅谷 賢治
奈良先端科学技術大学院大学:atr脳情報研究所:沖縄新大学院大学先行的研究事業神経計算プロジェクト
-
古川 哲也
奈良先端科学技術大学院大学:atr人間情報科学研究所第3研究室:科学技術振興事業団crest
-
佐藤 雅昭
Atr脳情報科学研究所
-
佐藤 雅昭
ATR先端情報科学研究部
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