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多输入输出随机神经元模型中的信息传递。

Information transmission in multi-input-output stochastic neuron models.

作者信息

Tsukada M, Obara K, Sato R

出版信息

Biol Cybern. 1979 Oct;34(2):119-24. doi: 10.1007/BF00365476.

DOI:10.1007/BF00365476
PMID:226181
Abstract

The Shannon's information theory in multi-way channels (Shannon, 1961) is applied to multi-input-output relations of the stochastic automaton models for interaction of excitatory and inhibitory impulse sequences proposed in the previous papers (Tsukada et al., 1977). In these models, the output spike train depends upon several statistical characteristics (mean frequency, standard deviation, form, order-dependence or order-independence, etc.) of the excitatory and inhibitory input spike trains. By the use of the multiple-access channel in information theory, some stochastic properties of temporal pattern discrimination in neurons are analyzed and discussed with biological systems.

摘要

香农在多路信道中的信息理论(香农,1961年)被应用于先前论文(冢田等人,1977年)中提出的用于兴奋性和抑制性脉冲序列相互作用的随机自动机模型的多输入输出关系。在这些模型中,输出脉冲序列取决于兴奋性和抑制性输入脉冲序列的几个统计特征(平均频率、标准差、形式、顺序依赖性或顺序独立性等)。通过运用信息论中的多址信道,分析并讨论了神经元中时间模式辨别在生物系统中的一些随机特性。

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