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  Low-dimensional models of neural population activity in sensory cortical circuits

Archer, E., Koster, U., Pillow, J., & Macke, J. (2015). Low-dimensional models of neural population activity in sensory cortical circuits. In, Ghahramani, Z., M., Welling, C., Cortes, N. D., Lawrence, & K. Q., Weinberger (Eds.), Advances in Neural Information Processing Systems 27 (pp. 343-351). Red Hook, NY, USA: Curran.

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基本情報

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-002A-47B7-7 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-002A-47B8-5
資料種別: 会議論文

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作成者

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 作成者:
Archer, EW1, 著者           
Koster, U, 著者
Pillow, JW, 著者
Macke, JH2, 3, 著者           
所属:
1Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497794              
2Research Group Computational Vision and Neuroscience, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497805              
3Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

内容説明

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キーワード: -
 要旨: Neural responses in visual cortex are influenced by visual stimuli and by ongoing spiking activity in local circuits. An important challenge in computational neuroscience is to develop models that can account for both of these features in large multi-neuron recordings and to reveal how stimulus representations interact with and depend on cortical dynamics. Here we introduce a statistical model of neural population activity that integrates a nonlinear receptive field model with a latent dynamical model of ongoing cortical activity. This model captures the temporal dynamics, effective network connectivity in large population recordings, and correlations due to shared stimulus drive as well as common noise. Moreover, because the nonlinear stimulus inputs are mixed by the ongoing dynamics, the model can account for a relatively large number of idiosyncratic receptive field shapes with a small number of nonlinear inputs to a low-dimensional latent dynamical model. We introduce a fast estimation method using online expectation maximization with Laplace approximations. Inference scales linearly in both population size and recording duration. We apply this model to multi-channel recordings from primary visual cortex and show that it accounts for a large number of individual neural receptive fields using a small number of nonlinear inputs and a low-dimensional dynamical model.

資料詳細

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言語:
 日付: 2015
 出版の状態: 出版
 ページ: -
 出版情報: -
 目次: -
 査読: -
 識別子（DOI, ISBNなど）: URI: http://papers.nips.cc/paper/5263-low-dimensional-models-of-neural-population-activity-in-sensory-cortical-circuits
BibTex参照ID: ArcherKPM2014
 学位: -

関連イベント

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イベント名: Twenty-Eighth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2014)
開催地: Montréal, Quebec, Canada
開始日・終了日: -

訴訟

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Project information

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出版物 1

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出版物名: Advances in Neural Information Processing Systems 27
種別: 会議論文集
 著者・編者:
Ghahramani, 編集者
Z., 編集者
Welling, M., 編集者
Cortes, C., 編集者
Lawrence, N. D., 編集者
Weinberger, K. Q., 編集者
所属:
-
出版社, 出版地: Red Hook, NY, USA : Curran
ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 343 - 351 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: ISBN: 978-1-5108-0041-0