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亚沙尔·艾哈迈迪安;乔纳森·皮洛（Jonathan W.Pillow）。;利亚姆·帕宁斯基

解码神经尖峰序列的高效马尔可夫链蒙特卡罗方法。 （英语） Zbl 1217.92022号

神经计算。 第1号第23页，46-96页（2011年）.
摘要：刺激重建或解码方法为理解感觉和运动信息如何在神经活动中表示提供了重要工具。我们讨论了基于编码广义线性模型（GLM）的贝叶斯解码方法，该模型准确描述了刺激如何转换为神经元组的棘波序列。GLM似然的形式确保了引起一组观察到的尖峰序列的刺激的后验分布与先验分布一样是对数凹的。这允许使用有效的优化算法获得最大后验（MAP）刺激估计。不幸的是，当后验函数高度非高斯时，MAP估计可能会有相对较大的平均误差。
我们比较了几种马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）算法，这些算法允许计算涉及后验期望的一般贝叶斯估计量（以模型参数为条件）。对于高斯先验，混合蒙特卡罗（HMC）算法的有效版本明显优于其他MCMC方法。另一方面，当先验分布具有尖锐的边缘和角点时，“击中并逃跑”算法的性能优于其他MCMC方法。使用这些算法，我们表明，对于后一类先验，后验平均估计的平均误差比MAP低得多，而对于高斯先验，这两种估计的效率大致相等。我们还讨论了MCMC方法在提取后验分布的非边缘属性方面的应用。例如，通过使用MCMC计算刺激和响应之间的互信息，我们验证了在广泛的模型参数范围内，高斯先验对该量的计算效率拉普拉斯近似的有效性；这使得相互信息的直接基于模型的计算即使在观测到的大量神经种群的情况下也是可以处理的，其中基于尖峰序列的装箱方法失败了。最后，我们考虑了GLM参数的不确定性对后验估计量的影响。

引用于11文件

MSC公司：

92C20美元 神经生物学
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
2015年1月62日 贝叶斯推断
62J12型 广义线性模型（逻辑模型）
65立方厘米 马尔可夫链的数值分析或方法
65二氧化碳 蒙特卡罗方法

软件：

ts桥
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\textit{Y.Ahmadian}等人，《神经计算》。23，第1号，46--96（2011；Zbl 1217.92022）
全文： 内政部

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