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Optimal Stimulus Coding by Neural Populations Using Rate Codes

机译：使用速率码的神经种群最优刺激编码

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We create a framework based on Fisher information for determining the most effective population coding scheme for representing a continuous-valued stimulus attribute over its entire range. Using this scheme, we derive optimal single- and multi-neuron rate codes for homogeneous populations using several statistical models frequently used to describe neural data. We show that each neuron's discharge rate should increase quadratically with the stimulus and that statistically independent neural outputs provides optimal coding. Only cooperative populations can achieve this condition in an informationally effective way.
机译：我们基于Fisher信息创建一个框架，用于确定最有效的种群编码方案，以表示整个范围内的连续值刺激属性。使用此方案，我们使用经常用于描述神经数据的几种统计模型来推导针对同质人口的最佳单神经元速率编码和多神经元速率编码。我们表明，每个神经元的放电速率应随刺激而平方增加，并且统计独立的神经输出可提供最佳编码。只有合作人群才能以信息有效的方式达到此条件。

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