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神经群体动力学中的低维性、高鲁棒性。

Low Dimensionality, High Robustness in Neural Population Dynamics.

机构信息

Instituto de Fisiología Celular-Neurociencias, Universidad Nacional Autónoma de México, 04510 Mexico City, Mexico.

Instituto de Fisiología Celular-Neurociencias, Universidad Nacional Autónoma de México, 04510 Mexico City, Mexico; El Colegio Nacional, 06020 Mexico City, Mexico.

出版信息

Neuron. 2019 Jul 17;103(2):177-179. doi: 10.1016/j.neuron.2019.06.021.

DOI:10.1016/j.neuron.2019.06.021
PMID:31319044
Abstract

Neuronal populations respond within a small number of relevant dimensions. New research by Trautmann et al. (2019) shows that spike sorting is not necessary to extract the important features of this low-dimensional population signal. Combined responses of multiple neurons (multiunit activity) only generate small changes in the extracted signals.

摘要

神经元群体在少数几个相关维度内做出响应。特劳特曼等人(2019 年)的新研究表明,不必进行尖峰排序就能提取这种低维群体信号的重要特征。多个神经元的综合反应(多单位活动)只会在提取的信号中产生较小的变化。

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Low Dimensionality, High Robustness in Neural Population Dynamics.神经群体动力学中的低维性、高鲁棒性。
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