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  Unlocking neural population non-stationarity using a hierarchical dynamics model

Park, M., Bohner, G., & Macke, J. (2016). Unlocking neural population non-stationarity using a hierarchical dynamics model. In C. Cortes, N. Lawrence, D. Lee, M. Sugiyama, R. Garnett, & R. Garnett (Eds.), Advances in Neural Information Processing Systems 28 (pp. 145-153). Red Hook, NY, USA: Curran.

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Basisdaten

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Genre: Konferenzbeitrag

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Beschreibung:
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OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Park, M1, 2, Autor           
Bohner, G, Autor
Macke, J2, 3, Autor           
Affiliations:
1Former Research Group Neural Computation and Behaviour, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_2528699              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497794              
3Center of Advanced European Studies and Research (caesar), Max Planck Society, ou_2173675              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Neural population activity often exhibits rich variability. This variability is thought to arise from single-neuron stochasticity, neural dynamics on short time-scales, as well as from modulations of neural firing properties on long time-scales, often referred to as non-stationarity. To better understand the nature of co-variability in neural circuits and their impact on cortical information processing, we introduce a hierarchical dynamics model that is able to capture inter-trial modulations in firing rates, as well as neural population dynamics. We derive an algorithm for Bayesian Laplace propagation for fast posterior inference, and demonstrate that our model provides a better account of the structure of neural firing than existing stationary dynamics models, when applied to neural population recordings from primary visual cortex.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2016
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: ParkBM2015
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Twenty-Ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2015)
Veranstaltungsort: Montréal, Canada
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Advances in Neural Information Processing Systems 28
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Cortes, C., Herausgeber
Lawrence, N.D., Herausgeber
Lee, D.D., Herausgeber
Sugiyama, M., Herausgeber
Garnett, R., Herausgeber
Garnett, R., Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Red Hook, NY, USA : Curran
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 145 - 153 Identifikator: -