Temporal infomax leads to almost deterministic dynamical systems

机译：时间信息最大化导致几乎确定性的动力系统

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The well-known Kullback-Leibler divergence of a random field from its factorization quantifies spatial interdependences of the corresponding stochastic elements. We introduce a generalized measure called 'stochastic interaction' that captures also temporal interdependences. Maximization of stochastic interaction in the setting of Markov chains is shown analytically and by simulations to result in an almost deterministic global dynamics, but almost unpredictable single unit activity.

机译：众所周知，随机场因分解而来的Kullback-Leibler散度量化了相应随机元素的空间相互依赖性。我们引入了一种称为“随机交互”的通用度量，该度量还捕获了时间上的相互依赖性。通过分析和仿真显示了马尔可夫链环境中随机相互作用的最大化，从而导致了几乎确定性的全局动力学，但几乎无法预测单个单元的活动。

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来源
《Annual Computational Neuroscience Meeting(CNS'02); 20020721-20020725; Chicago,IL; US》|2002年|P.461-466|共6页
会议地点 Chicago IL(US);Chicago IL(US)
作者
Nihat Ay; Thomas Wennekers;
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作者单位

Max-Planck-Institute for Mathematics in the Sciences, Inselstr. 22-26, D-04103 Leipzig, Germany;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类系统科学;
关键词
markov model; stochastic interaction; information maximization;

机译：马尔可夫模型;随机相互作用;信息最大化;

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