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Spatiotemporally random and diverse grid cell spike patterns contribute to the transformation of grid cell to place cell in a neural network model

机译：Spatiotemporally随机和不同的网格单元尖峰图案有助于将电池的转化转换为神经网络模型中的细胞

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期刊名称 PLoS ONE
作者
Sahn Woo Park; Hyun Jae Jang; Mincheol Kim; Jeehyun Kwag;
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作者单位

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年(卷),期 2019(14),11
年度 2019
页码 e0225100
总页数 23
原文格式 PDF
正文语种
中图分类生物学;
关键词

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中文文献
专利

1. Spatiotemporally random and diverse grid cell spike patterns contribute to the transformation of grid cell to place cell in a neural network model [J] . Sahn Woo Park, Hyun Jae Jang, Mincheol Kim, PLoS One . 2019,第11期

机译：Spatiotemporally随机和不同的网格细胞尖峰图案有助于栅格单元的转换，将电池放置在神经网络模型中
2. The transformation from grid cells to place cells is robust to noise in the grid pattern [J] . AziziA.H., SchiefersteinN., ChengS. Hippocampus . 2014,第8期

机译：从网格单元到放置单元的转换对网格模式中的噪声具有鲁棒性
3. A single-cell spiking model for the origin of grid-cell patterns [J] . Tiziano D’Albis, Richard Kempter PLoS Computational Biology . 2017,第10期

机译：网格单元模式起源的单单元峰值模型
4. Different spatial scales in mapping from grid cells to place cells: A neural network model [C] . Saeidi S., Towhidkhah F. Neural Engineering, 2009. NER '09 . 2009

机译：从网格单元到位置单元的映射中不同的空间比例：神经网络模型
5. Effective Learning of Descriptive and Generator Models and Learning Representations for Grid Cells and V1 Cells [D] . Gao, Ruiqi. 2021

机译：有效地学习描述性和发电机模型以及网格细胞和V1细胞的学习表示
6. The transformation of grid to place cells is robust to noise in the grid pattern [O] . Amir H Azizi, Sen Cheng 2014

机译：网格到放置单元的转换对网格模式中的噪声具有鲁棒性
7. Spatiotemporally random and diverse grid cell spike patterns contribute to the transformation of grid cell to place cell in a neural network model [O] . Sahn Woo Park, Hyun Jae Jang, Mincheol Kim, 2019

机译：Spatiotemporally随机和不同的网格单元尖峰图案有助于将电池的转化转换为神经网络模型中的细胞

Spatiotemporally random and diverse grid cell spike patterns contribute to the transformation of grid cell to place cell in a neural network model

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