Channel identification machines for multidimensional receptive fields.
Channel identification machines for multidimensional receptive fields.
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DOI：
10.3389/fncom.2014.00117
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发表时间：
2014
影响因子：
3.2
通讯作者：
Slutskiy YB
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lazar AA;Slutskiy YB
我们提出的算法，直接识别多维感受野的生物接地神经元模型产生的尖峰列车。我们证明，只有在输入刺激空间上的感受野的投影可以被完美地识别，并得出条件下，这种识别是可能的。我们还提供了详细的例子识别神经回路纳入时空和spectrotemporal感受野。
We present algorithms for identifying multidimensional receptive fields directly from spike trains produced by biophysically-grounded neuron models. We demonstrate that only the projection of a receptive field onto the input stimulus space may be perfectly identified and derive conditions under which this identification is possible. We also provide detailed examples of identification of neural circuits incorporating spatiotemporal and spectrotemporal receptive fields.
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影响因子：
64.8
作者：
Pillow JW;Shlens J;Paninski L;Sher A;Litke AM;Chichilnisky EJ;Simoncelli EP
通讯作者：
Simoncelli EP
影响因子：
2.8
作者：
CLOPTON, BM;BACKOFF, PM
通讯作者：
BACKOFF, PM
影响因子：
1.8
作者：
Lazar，Aurel A.;Pnevmatikakis，Eftychios A.;Zhou，Yiyin
通讯作者：
Zhou，Yiyin
影响因子：
1.9
作者：
AERTSEN, AMHJ;JOHANNESMA, PIM
通讯作者：
JOHANNESMA, PIM
影响因子：
6
作者：
Lazar, AA
通讯作者：
Lazar, AA