从部分观察到的神经尖峰估计神经连接

@第{Iwasaki2017EstimationON条，title={根据部分观察到的神经棘波估计神经连接}，author={岩崎泰史（Taishi Iwasaki）、Hideitsu Hino、Masami Tatsuno、Shotaro Akaho和Noboru Murata}，journal={神经网络：国际神经网络学会的官方期刊}，年份={2017年}，体积＝{108}，第页={172-191},url={https://api.semanticscholar.org/CorpusID:42021015}}
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一篇引文

EM几何及相关迭代算法

本文将看到，有可能制定一个离群值——稳健推理算法、一个计算信道容量的算法、概率单纯形上的参数估计方法、特殊的多元分析方法，例如概率模型空间中的主成分分析和模态回归、矩阵分解、，以及学习生成模型。

35参考文献

相关输入下估计连接权重的信息几何度量

研究表明，即使在相关输入下，具有高阶对数线性展开的双神经元IG测度也是连接权重的稳健估计，为实际多神经元尖峰数据提供了有用的分析工具。

估计定向信息以推断集合神经棘波训练记录中的因果关系

本文将有向信息（一个信息和控制理论概念）作为格兰杰原始因果关系概念的一个独立于模型的体现，表明它能够区分两个以上过程中的真正直接因果影响、共同输入和级联效应。

集成神经尖峰活动点过程模型的Granger因果测度

提出了一种新的方法，该方法成功地将格兰杰因果关系应用于点过程数据，并在应用于神经棘波序列时有潜力提供独特的生理见解。

局部皮层回路突触连接的高度非随机特征

局部皮层网络结构可视为弱连接海洋中强连接的骨架，可能在网络动力学中发挥重要作用，应进一步研究。

通过网络相互作用和细胞外特征表征新皮质主细胞和中间神经元。

神经元活动的高密度平行记录、确定其物理位置以及将其分为锥体和中间神经元类为局部电路分析提供了必要的工具。

马尔可夫不变性广义线性模型尖峰神经元耦合种群的平均场近似

这项工作开发了平均场方法，用于近似这些网络的刺激驱动的发射率、自相关和互相关以及依赖刺激的滤波特性，并引入了一个模型，该模型捕获了强耐火度，保留了标准广义线性模型的所有易于拟合的特性，并导致更精确的平均发射率近似值和交叉相关性。

信息几何度量作为连接强度和外部输入的稳健估计

考虑服从随机动力学的二元模型神经元网络的平衡状态，分析表明，修正的一阶和二阶信息几何测度分别提供了外部输入和连接强度的稳健一致近似。

神经元尖峰序列和随机点过程。二、。同步扣球训练。

神经元放电相关性动力学：“有效连接性”的调节。

采用基于模型的方法，本研究开发了量化和适当规范经典关节刺激周围时间散点图的程序，并概括了量化直接神经元间连接的经典措施，以包括可能的刺激锁定时间变化。

基于Copula的Granger因果关系测度在神经尖峰序列数据分析中的应用

该方法建立在最近关于copula Granger因果关系的工作的基础上，通过将其扩展到点处理神经尖峰序列数据来分析连续值时间序列，并且能够揭示尖峰序列中的非线性和高阶因果关系，同时保留所有计算优势。