神経細胞の膜電位時系列から時間変動する入力信号と隠れ変数のダイナミクスを推定する(ポスターセッション,第14回情報論的学習理論ワークショップ)
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概要
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本研究では,神経膜電位の観測時系列データから,時間変動する入力信号,入力ノイズの強さおよびイオンチャンネル状態のダイナミクスを推定する手法を提案する.入力信号にランダムウォーク型事前分布を仮定して経験ベイズ法を用いることにより,入力信号,入力ノイズの分散および隠れ変数を同時に推定するアルゴリズムを提案した.提案手法の有効性を検証するため,神経細胞の代表的なモデルであるLeaky Integratorモデル,Hodgkin-Huxley型モデルのシミュレーションデータに適用した.
- 2011-11-02
著者
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小林 亮太
京大理
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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
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小林 亮太
立命館大学情報理工学部知能情報学科
-
Lansky Petr
チェコ科学アカデミー生理学研究所
-
篠本 滋
京都大学大学院理学研究科
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篠本 滋
京都大学大学院 理学研究科
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Lansky Petr
チェコ科学アカデミー
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小林 亮太
立命館大学
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