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Modeling neural spatiotemporal behavior

机译：模拟神经时尚行为

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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：我们研究动态神经滤波器（DNF）的一些方面，一种经常性网络，其在反应中产生时尚序列的恒定输入。本研究的生物动机来自蝗虫肺叶中的时空图案。这些结果的一些方面可以由DNF重新重整和表征。研究确定性动态，我们发现低数量的神经元之间的差异。对于低数量，输入空间的距离与时空序列的距离之间存在明显的相关性。对于大量神经元，我们观察在紧密的时尚序列之间的分歧。尽管如此，神经元相关性在输入空间的小变化中存活。

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