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首页> 外文期刊>電子情報通信学会技術研究報告 >The Information Theoretical Study on Decoding for Autobiographical Memory (Part I):Information Theoretical Analysis of the Logical Default Model Network for Stimulus-Independent Thought
【24h】

The Information Theoretical Study on Decoding for Autobiographical Memory (Part I):Information Theoretical Analysis of the Logical Default Model Network for Stimulus-Independent Thought

机译：自传体记忆解码的信息理论研究（第一部分）：与刺激无关的思想的逻辑默认模型网络的信息理论分析

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In this report, the abstract network architecture of SIT (Stimulus-Independent Thought) is formalized, from which a DCM (Dynamic Causal Model) for spontaneous dynamics is derived under the stable default mode. Then, an information theoretic framework of the logical default mode network for SIT is established based on interference channels in order to quantitatively analyze the performance of the neural communication process of the brain under the default mode, which is indispensable for the systematic computational study on complex brain networks under the default mode.%本報告では、SIT（刺激非依存性思考）の抽象的なネットワーク・アーキテクチャの定式化として、安定なデフォルト・モードの自発的なダイナミクスにおいて、DCM（Dymamic Causal Model）を導出できて、干渉通信路（interference channel）で論理的デフォルト・モード・ネットワークに関する情報理論的な構造を考案し、脳のデフォルト・モードの神経コミュニケーション・プロセスを定量的に分析する。これはデフォルト・モードにおける脳の複雑ネットワークに関するシステム的な計算神経科学の探索に不可欠である。
机译：在本报告中，形式化了SIT（独立于激励的思想）的抽象网络体系结构，从中可以导出稳定默认模式下自发动力学的DCM（动态因果模型），然后是逻辑默认模式的信息理论框架基于干扰通道建立SIT网络是为了定量分析默认模式下大脑的神经沟通过程的性能，这对于默认模式下复杂大脑网络的系统计算研究是必不可少的。 ，SIT（刺激独立思考）抽象网络体系结构公式，我们可以在稳定默认模式的自发动态中导出DCM（动态因果模型），并将其用作干扰通道。为逻辑默认模式网络设计一种信息理论结构，并定量分析大脑中默认模式的神经沟通过程。这对于以默认模式在大脑的复杂网络上寻找系统的计算神经科学至关重要。

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