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J-GLOBAL ID：202002253750951562   整理番号：20A0420047

ニューロンネットワークにおける結合のための客観的で効率的な推論【JST・京大機械翻訳】

Objective and efficient inference for couplings in neuronal network

著者 (5件)： Terada Yu (Laboratory for Neural Computation and Adaptation, RIKEN Center for Brain Science, 2-1 Hirosawa, Wako, Saitama 351-0198, Japan) ,  Terada Yu (Department of Mathematical and Computer Science, Tokyo Institute of Technology, Tokyo 152-8550, Japan) ,  Obuchi Tomoyuki (Department of Mathematical and Computer Science, Tokyo Institute of Technology, Tokyo 152-8550, Japan) ,  Isomura Takuya (Laboratory for Neural Computation and Adaptation, RIKEN Center for Brain Science, 2-1 Hirosawa, Wako, Saitama 351-0198, Japan) ,  Kabashima Yoshiyuki (Department of Mathematical and Computer Science, Tokyo Institute of Technology, Tokyo 152-8550, Japan)
資料名： Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment  (Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment)
巻： 2019  号： 12  ページ： 124010 (14pp)  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5566A  ISSN： 1742-5468  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 神経科学のような様々な科学分野において,ネットワークのスパイクデータから方向性結合を推論することが望まれている。ここでは,最近提案された目的手順を,Hodgkin-Huxley型モデルおよび円形構造で培養されたin vitro神経回路網から得られたスパイクデータに適用した。結果として,著者らは,自発的なものと同様に,誘発された活動から正確にシナプス結合を再構成することに成功した。結果を得るために,著者らは,関連する結合をスクリーニングする方法を近似的に実行する解析式を検討した。これにより,提案した目的手順で採用したスクリーニング法の計算コストを大幅に低減し,本研究のように大規模システムを処理することが可能になった。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 指向性 ,  *神経回路網 ,  近似法 ,  *ネットワーク ,  in vitro実験 ,  シナプス形成 ,  大規模系 ,  神経科学 ,  再構成 ,  スクリーニング ,  計算コスト

分類 (1件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (2件)： ニューロン ,  推論