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Calculating the Mutual Information between Two Spike Trains

机译：计算两个秒杀列车之间的相互信息

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摘要

It is difficult to estimate the mutual information between spike trains because established methods require more data than are usually available. Kozachenko-Leonenko estimators promise to solve this problem but include a smoothing parameter that must be set. We propose here that the smoothing parameter can be selected by maximizing the estimated unbiased mutual information. This is tested on fictive data and shown to work very well.
机译：由于已建立的方法需要比通常可用的更多的数据，因此很难估计峰值序列之间的相互信息。 Kozachenko-Leonenko估计器有望解决此问题，但包括必须设置的平滑参数。我们在这里提出可以通过最大化估计的无偏互信息来选择平滑参数。这对虚拟数据进行了测试，并显示出很好的效果。

著录项

  • 来源
    《Neural computation》 |2019年第2期|330–343|共14页
  • 作者

    Houghton Conor;

  • 作者单位

    Univ Bristol, Sch Comp Sci Elect & Elect Engn & Engn Maths, Computat Neurosci Unit, Bristol BS8 1UB, Avon, England;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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