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  Predictability in natural images determines V1 firing rates and synchronization: A deep neural network approach

Uran, C., Peter, A., Lazar, A., Barnes, W., Klon-Lipok, J., Shapcott, K. A., et al. (2020). Predictability in natural images determines V1 firing rates and synchronization: A deep neural network approach. bioRxiv.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0007-81CE-F Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0007-81D4-7
Genre: Zeitschriftenartikel

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Uran, C., Autor
Peter, A., Autor
Lazar, A.1, Autor
Barnes, W.1, Autor
Klon-Lipok, J.1, Autor
Shapcott, K. A.1, Autor
Roese, R., Autor
Fries, P., Autor
Singer, W.1, Autor
Vinck, M., Autor
Affiliations:
1Neurophysiology Department, Max Planck Institute for Brain Research, Max Planck Society, Max-von-Laue-Str. 4, 60438 Frankfurt am Main, DE, ou_2461705              

Inhalt

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Details

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Sprache(n):
 Datum: 2020-08-10
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: -
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: bioRxiv
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: 1-15 Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: Anderer: https://doi.org/10.1101/2020.08.10.242958