Rapport (Rapport De Recherche) Année : 2014

Parameters estimation for spatio-temporal maximum entropy distributions: application to neural spike trains.

Résumé

We propose a numerical method to learn Maximum Entropy (MaxEnt) distributions with spatio-temporal constraints from experimental spike trains. This is an extension of two papers (Dudik et al 04 and Broderick et al 07) who proposed the estimation of parameters where only spatial constraints were taken into account. The extension we propose allows to properly handle memory effects in spike statistics, for large sized neural networks.

Domaines

Fichier principal
Vignette du fichier
paper.pdf (1.63 Mo) Télécharger le fichier
Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Licence
Loading...

Dates et versions

hal-00927080 , version 1 (10-01-2014)

Licence

Identifiants

  • HAL Id : hal-00927080 , version 1

Citer

Hassan Nasser, Bruno Cessac. Parameters estimation for spatio-temporal maximum entropy distributions: application to neural spike trains.. [Research Report] 2014. ⟨hal-00927080⟩
381 Consultations
456 Téléchargements

Partager

  • More