転送行列法を用いた発火率推定(機械学習,一般)
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概要
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神経細胞が発するスパイクは時間的に不規則であり,ある種の確率過程として捉える事が出来る.この時,スパイクの時系列データから時間的に変動する発火率関数を推定する問題にベイズ推定の枠組みを用いる事で,一回の試行から発火率関数を推定する事が出来る.今回我々はベイズ推定を用いた発火率推定のモデルに対して転送行列法を適用し,モデルを厳密に計算するアルゴリズムを提案する.転送行列法は効率的な計算量で厳密な周辺分布を求める事が出来る.我々はこの手法を用いて,真の事前分布に対するハイパーパラメータのずれが周辺尤度や各種推定結果にどのような影響を与えるかを調べた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-01-08
著者
-
岡田 真人
東京大学大学院 新領域創成科学研究科
-
渡辺 一帆
東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻
-
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
-
田中 浩之
東京大学大学院新領域創成科学研究科
-
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
-
岡田 真人
東京大学大学院新領域創成科学研究科
-
渡辺 一帆
東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻:(現)奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
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
-
渡辺 一帆
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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