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马蒂亚斯·卡尔德里尼;Jean-Philippe Thivierge

估计神经种群活动线性积分器模型中的Fisher判别误差。 （英文） 2014年7月1467.9日

数学杂志。神经科学。 11，第6号文件，第22页（2021）.
摘要：解码方法为估计神经元回路中包含的信息提供了一种有用的方法。在这项工作中，我们基于Fisher线性判别分析分析了解码器的预期分类误差。我们提供了将解码误差与执行感觉输入的线性积分的群体模型的特定参数相关联的表达式。结果显示了导致噪声相关性对解码产生有利和不利影响的条件。此外，所提出的框架揭示了神经元噪声的贡献，突出了与直觉相反，噪声增加可能导致解码性能提高的情况。最后，我们研究了包括神经元泄漏和积分时间常数在内的动力学参数对解码的影响。总的来说，这项工作使用一个综合的理论框架，将动态参数与读出误差估计相结合，为解码研究提供了一种富有成效的方法。

MSC公司：

92秒20 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络
34C60个 常微分方程模型的定性研究与仿真

关键词：

线性模型;Fisher线性判别分析;噪声相关
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Calderini}和\textit{J.-P.Thivierge}，J.数学。神经科学。11，第6号论文，22页（2021；Zbl 1467.92014）
全文： 内政部

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