skip to main content
Ngôn ngữ:
Giới hạn tìm kiếm: Giới hạn tìm kiếm: Dạng tài nguyên Hiển thị kết quả với: Hiển thị kết quả với: Chỉ mục

Automating the design of informative sequences of sensory stimuli

Lewi, Jeremy ; Schneider, David ; Woolley, Sarah ; Paninski, Liam

Journal of Computational Neuroscience, 2011, Vol.30(1), pp.181-200 [Tạp chí có phản biện]

ISSN: 0929-5313 ; E-ISSN: 1573-6873 ; DOI: 10.1007/s10827-010-0248-1

Toàn văn sẵn có

Phiên bản sẵn có
Trích dẫn Trích dẫn bởi
  • Nhan đề:
    Automating the design of informative sequences of sensory stimuli
  • Tác giả: Lewi, Jeremy ; Schneider, David ; Woolley, Sarah ; Paninski, Liam
  • Chủ đề: Information theory ; Generalized linear model ; Birdsong ; Active learning
  • Là 1 phần của: Journal of Computational Neuroscience, 2011, Vol.30(1), pp.181-200
  • Mô tả: Adaptive stimulus design methods can potentially improve the efficiency of sensory neurophysiology experiments significantly; however, designing optimal stimulus sequences in real time remains a serious technical challenge. Here we describe two approximate methods for generating informative stimulus sequences: the first approach provides a fast method for scoring the informativeness of a batch of specific potential stimulus sequences, while the second method attempts to compute an optimal stimulus distribution from which the experimenter may easily sample. We apply these methods to single-neuron spike train data recorded from the auditory midbrain of zebra finches, and demonstrate that the resulting stimulus sequences do in fact provide more information about neuronal tuning in a shorter amount of time than do more standard experimental designs.
  • Ngôn ngữ: English
  • Số nhận dạng: ISSN: 0929-5313 ; E-ISSN: 1573-6873 ; DOI: 10.1007/s10827-010-0248-1

Đang tìm Cơ sở dữ liệu bên ngoài...