Neurons as ideal change-point detectors
Neurons as ideal change-point detectors
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神经元作为理想的变化点检测器
DOI：
10.1007/s10827-011-0344-x
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发表时间：
2012
影响因子：
1.2
通讯作者：
Shigeru Shinomoto
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hideaki Kim;Barry J.Richmond;Shigeru Shinomoto
大脑中的每个计算单元即时监控输入信号，以在面对随机波动时发现有意义的变化。最近的研究表明，即使是单个神经元也可以检测噪声信号的变化。在本文中，我们证明单个泄漏积分和激发神经元可以实现接近理论最优的变化点检测，对于均匀速率过程，当基础速率偏离假定的均匀速率过程时，其功能甚至比贝叶斯最优算法更好。给定合理数量的突触连接（阶数 104）和输入尖峰序列的速率，膜时间常数的值和用于优化变化点检测的阈值接近于生物神经元中看到的值。这些发现意味着生物神经元可以充当复杂的变化点探测器。
Every computational unit in the brain monitors incoming signals, instant by instant, for meaningful changes in the face of stochastic fluctuation. Recent studies have suggested that even a single neuron can detect changes in noisy signals. In this paper, we demonstrate that a single leaky integrate-and-fire neuron can achieve change-point detection close to that of theoretical optimal, for uniform-rate process, functions even better than a Bayes-optimal algorithm when the underlying rate deviates from a presumed uniform rate process. Given a reasonable number of synaptic connections (order 104) and the rate of the input spike train, the values of the membrane time constant and the threshold found for optimizing change-point detection are close to those seen in biological neurons. These findings imply that biological neurons could act as sophisticated change-point detectors.
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