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首页> 外文会议>Engineering applications of bio-inspired artificial neural networks >A Neural network Approach for the Analysis of Multineural Recordings in Retinal Ganglion Cells
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A Neural network Approach for the Analysis of Multineural Recordings in Retinal Ganglion Cells

机译：神经网络分析视网膜神经节细胞中多神经记录的方法

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In this paper the coding capabilities of individual retinal ganlion cells are compared with respect to the coding capabilities of small population of cells using different neural networks. This approach allows not only the identification of the most discriminating cells, but also detection of the parameters that are more important for the discrimination task. Our results show that the spike rate together with the exact timing of the first spike at light-ON were the most important parameters for encoding stimulus features. Furthermore we found that whereas single ganglion cellsare poor classifiers of visual stimuli, a population of only 15 cells can distinguish stimulus color and intensity reasonable well. this demonstrates that visual information is coded as the overall set of activity levels across neurons rather than by single cells.
机译：在本文中，使用不同的神经网络将单个视网膜神经节细胞的编码能力与小细胞群的编码能力进行了比较。这种方法不仅可以识别最具区分性的细胞，而且还可以检测对于区分任务更为重要的参数。我们的结果表明，尖峰频率以及在光亮时第一个尖峰的确切计时是编码刺激特征的最重要参数。此外，我们发现虽然单个神经节细胞是视觉刺激的较差分类器，但是只有15个细胞的群体可以很好地区分刺激颜色和强度。这表明视觉信息被编码为整个神经元而不是单个细胞的整体活动水平。

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