对于S型速率编码神经元和群体，最大信息刺激和调谐曲线
摘要：具有小的归一化变异性的神经系统推导最大信息的S形调谐曲线的一种通用方法被提出。最优的调谐曲线是刺激的累积分布函数的非线性函数，并且依赖于神经系统的均方差关系。推导是基于Shannon的互信息与Fisher信息之间的已知关系以及Jeffrey的先验的最优性。它依赖于存在于反向问题求解中的闭式解决方案，用于优化给定调谐曲线的刺激分布。结果表明，只有在刺激均匀分布的情况下，最大互信息对应于常数Fisher信息。作为一个例子，详细分析了亚泊松二项分布统计的情况。
作者：Mark D. McDonnell and Nigel G. Stocks
论文ID：0802.1570
分类：Neurons and Cognition
分类简称：q-bio.NC
提交时间：2008-08-02