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hal-00756467, version 1

Analyzing large-scale spike trains data with spatio-temporal constraints

Hassan Nasser () 1, Olivier Marre 23, Selim Kraria 1, Thierry Viéville (, http://www.loria.fr/~vthierry) 4, Bruno Cessac () a1

NeuroComp/KEOpS'12 workshop beyond the retina: from computational models to outcomes in bioengineering. Focus on architecture and dynamics sustaining information flows in the visuomotor system. (2012)

Résumé : Recent experimental advances have made it possible to record several hundred neurons simultaneously in the retina as well as in the cortex. Analyzing such a huge amount of data requires to elaborate statistical, mathematical and numer- ical methods, to describe both the spatio-temporal structure of the population activity and its relevance to sensory coding. Among these methods, the maxi- mum entropy principle has been used to describe the statistics of spike trains. Recall that the maximum entropy principle consists of xing a set of constraints, determined with the empirical average of quantities ("observables") measured on the raster: for example average ring rate of neurons, or pairwise corre- lations. Maximising the statistical entropy given those constraints provides a probability distribution, called a Gibbs distribution, that provides a statistical model to t the data and extrapolate phenomenological laws. Most approaches were restricted to instantaneous observables i.e. quantities corresponding to spikes occurring at the same time (singlets, pairs, triplets and so on).

  • Domaine : Sciences cognitives/Neurosciences
 
  • hal-00756467, version 1
  • oai:hal.inria.fr:hal-00756467
  • Contributeur : 
  • Soumis le : Vendredi 23 Novembre 2012, 09:58:57
  • Dernière modification le : Mardi 6 Août 2013, 11:45:22
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