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首页> 外文会议>Annual Computational Neuroscience Meeting(CNS'02); 20020721-20020725; Chicago,IL; US >Modeling neural spatiotemporal behavior
【24h】

Modeling neural spatiotemporal behavior

机译：神经时空行为建模

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We study some aspects of the dynamic neural filter (DNF), a recurrent network that produces spatiotemporal sequences in reaction to sets of constant inputs. The biological motivation for this study came from the observation of spatiotemporal patterns in the locust antennal lobe. Some of the aspects of these results can be reformulated and characterized by the DNF. Studying deterministic dynamics we find differences between low and high numbers of neurons. For low numbers there exists clear correlation between distances in input space and edit distances of spatiotemporal sequences. For large numbers of neurons we observe divergence between close-by spatiotemporal sequences. Nonetheless neuronal correlations survive for small changes in input space.
机译：我们研究了动态神经滤波器（DNF）的某些方面，动态神经滤波器是一种对固定输入集产生反应的时空序列的递归网络。这项研究的生物学动机来自对蝗虫触角叶的时空模式的观察。这些结果的某些方面可以通过DNF重新制定和表征。研究确定性动力学，我们发现神经元数量少和数量多。对于较小的数字，输入空间中的距离与时空序列的编辑距离之间存在明显的相关性。对于大量的神经元，我们观察到附近时空序列之间的差异。尽管如此，神经元相关性仍然存在于输入空间的微小变化中。

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