聴覚神経回路におけるergodicityおよびパラメーターの推定

このペーパーでは、ニューロンスパイク列車のエルゴジック特性と円形の統計的特性について説明します。ergodicityとは、長期間にわたって平均と人口の少ない平均が平均と等しい人口の平均に等しいことを意味します。目的は、ergodicityの仮定が変数とパラメーター間の対応を見つけるのに役立つニューロンモデルの設計と検証の簡単な例を示すことです。使用される方法は、分析的および数値計算、現象学的スパイクニューロンの数値モデルとニューロン回路です。これらの方法を使用して得られた結果は次のとおりです。それらは次のとおりです。スパイク列車のパラメーターに依存する神経スパイクのベクトル強度を計算する式、スパイク列車の変動性のパラメーターの説明、および音の局在化神経回路によって実現される計算の仮定に基づく出力スパイク密度のモデル。理論的な結果は、実験データへの参照によって示されています。スパイク列車にはエルゴジックな特性があり、ないニューロンの例が議論されています。

This paper discusses ergodic properties and circular statistical characteristics in neuronal spike trains. Ergodicity means that the average taken over a long time period and over smaller population should equal the average in less time and larger population. The objectives are to show simple examples of design and validation of a neuronal model, where the ergodicity assumption helps find correspondence between variables and parameters. The methods used are analytical and numerical computations, numerical models of phenomenological spiking neurons and neuronal circuits. Results obtained using these methods are the following. They are: a formula to calculate vector strength of neural spike timing dependent on the spike train parameters, description of parameters of spike train variability and model of output spiking density based on assumption of the computation realized by sound localization neural circuit. Theoretical results are illustrated by references to experimental data. Examples of neurons where spike trains have and do not have the ergodic property are then discussed.