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首页> 外文会议>Eighth Neural Computation and Psychology Workshop >SPATIOTEMPORAL LINEAR SIMPLE-CELL MODELS BASED ON TEMPORAL COHERENCE AND INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS
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SPATIOTEMPORAL LINEAR SIMPLE-CELL MODELS BASED ON TEMPORAL COHERENCE AND INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS

机译：基于时间相干性和独立分量分析的时空线性简单 - 细胞模型

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The search for computational principles that underlie the functionality of different cortical areas is a fundamental scientific challenge. In the case of sensory areas, one approach is to examine how the statistical properties of natural stimuli - in the case of vision, natural images and image sequences - are related to the response properties of neurons. For simple cells, located in V1, the most prominent computational theories linking neural properties and stimulus statistics are temporal coherence and independent component analysis. For these theories, the case of spatial linear cell models has been studied in a number of recent publications, but the case of spatiotemporal models has received fairly little attention. Here we examine the spatiotemporal case by applying the theories to natural image sequence data, and by analyzing the obtained results quantitatively. We compare the properties of the spatiotemporal linear cell models learned with the methods against each other, and against parameters measured from real visual systems.
机译：对于背后不同的皮层区域的功能计算原理搜索是一个基本的科学挑战。在感觉区的情况下，一种方法是研究如何自然刺激的统计特​​性 - 视觉，自然的图像和图像序列的情况下 - 都涉及到神经元的反应特性。对于简单的细胞，位于V1，连接神经性和刺激的统计数据最突出的计算理论是时间相干性和独立成分分析。对于这些理论，空间直线细胞模型的情况下，已经研究了最近的一些出版物，但时空模型的情况下，已经获得相当小的关注。在这里，我们通过应用理论来自然图像序列数据检查时空情况下，并通过定量分析所获得的结果。我们比较相互的方法学的时空线性细胞模型的性质，以及对从真实的视觉系统的测量参数。

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