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威廉·奈斯（William H.Nesse）。;伦纳德，马勒;安德烈·隆廷

通过自适应去相关脉冲间隔增强信号检测。 （英语） Zbl 1469.92033号

神经计算机。 33，第2号，341-375（2021）.
小结：在许多神经元中，具有负峰间间期（ISI）相关性的尖峰序列很常见，其中长/短ISI更有可能紧随其后的是短/长ISI。它们可以用带有尖峰触发适应变量的随机模型来描述。我们分析了这些模型中的一种现象，即这种统计相关的ISI序列与准统计独立且同分布（准-IID）的适应变量序列同时出现。自适应状态序列和产生的ISI通过非线性去相关变换连接。我们建立了一系列随机峰值模型的一般条件，这些模型保证了这种拟-IID特性，并建立了所得基线ISI相关性的界。已知当负ISI相关性存在时，在具有许多尖峰的样本中引发微弱发射率变化的输入更容易检测，因为它们减少了尖峰计数方差；这定义了一个方差减少的发射率编码基准。我们对这些显示ISI相关性的自适应模型进行了Fisher信息分析，以表明基于准-IID特性的尖峰模式码达到了检测性能的上限，以相同的平均利率（包括减少差异的利率代码基准）超过利率代码20%至30%。速率码中的信息丢失是因为减少的尖峰计数方差的好处不能补偿由于自适应而导致的较低的发射速率增益。由于适应状态具有与突触反应相似的动力学，因此，下游神经元可能通过匹配的突触后动力学实现了棘列的准ID去相关转换。这就解释了在感觉系统中观察到的编码性能，例如在检测阈值下，速率变化可能不显著，而速率编码无法解释这些性能。

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MSC公司：

92C20美元 神经生物学
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\textit{W.H.Nesse}等人，《神经计算》。33，编号2，341--375（2021；Zbl 1469.92033）
全文： 内政部

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