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  Modelling Spikes with Mixtures of Factor Analysers

Görür, D., Rasmussen, C., Tolias, A., Sinz, F., & Logothetis, N. (2004). Modelling Spikes with Mixtures of Factor Analysers. In C. Rasmussen, H. Bülthoff, B. Schölkopf, & M. Giese (Eds.), Pattern Recognition: 26th DAGM Symposium, Tübingen, Germany, August 30 - September 1, 2004 (pp. 391-398). Berlin, Germany: Springer.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D7ED-7 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0006-C563-C
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-540-28649-3_48.pdf (Verlagsversion)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Görür, D1, 2, Autor           
Rasmussen, CE1, 2, Autor           
Tolias, AS2, 3, Autor           
Sinz, F1, 2, Autor           
Logothetis, NK2, 3, Autor           
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              
3Department Physiology of Cognitive Processes, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497798              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Identifying the action potentials of individual neurons from extracellular recordings, known as spike sorting, is a challenging problem. We consider the spike sorting problem using a generative model,mixtures of factor analysers, which concurrently performs clustering and feature extraction. The most important advantage of this method is that it quantifies the certainty with which the spikes are classified. This can be used as a means for evaluating the quality of clustering and therefore spike isolation. Using this method, nearly simultaneously occurring spikes can also be modelled which is a hard task for many of the spike sorting methods. Furthermore, modelling the data with a generative model allows us to generate simulated data.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2004-09
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1007/978-3-540-28649-3_48
BibTex Citekey: 2646
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 26th Annual Symposium of the German Association for Pattern Recognition (DAGM 2004)
Veranstaltungsort: Tübingen, Germany
Start-/Enddatum: 2004-08-30 - 2004-09-01

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Pattern Recognition: 26th DAGM Symposium, Tübingen, Germany, August 30 - September 1, 2004
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Rasmussen, CE1, Herausgeber           
Bülthoff, HH1, Herausgeber           
Schölkopf, B1, Herausgeber           
Giese, MA, Herausgeber           
Affiliations:
1 Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497794            
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin, Germany : Springer
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 391 - 398 Identifikator: ISBN: 978-3-540-22945-2

Quelle 2

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Titel: Lecture Notes in Computer Science
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 3175 Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -