大脑皮层层内的高阶相关性主导了微柱功能连接
摘要：在视觉皮层的各个层次上记录细胞的同时，我们报告了用于捕捉人口间尖峰活动的高阶结构的模型。具体而言，我们使用Ising模型、限制玻尔兹曼机（RBM）和半限制玻尔兹曼机（sRBM）模型来揭示层状活动模式。虽然Ising模型仅描述了成对耦合，但RBM和sRBM使用隐藏单元捕捉了更高阶的依赖关系。应用于从猫视觉皮层记录的32通道聚合物电极数据，这些高阶模型发现了优先连接皮层层内细胞群的功能连接。RBM和sRBM模型在对数似然度上优于Ising模型。此外，我们训练这三个模型的时空状态序列，暴露了时间结构，并使我们能够根据网络历史预测尖峰活动。这表明在表征皮层网络中的活动时，建模空间和时间上的高阶相互作用的重要性。
作者：Urs K"oster and Jascha Sohl-Dickstein and Charles M. Gray and Bruno A. Olshausen
论文ID：1301.0050
分类：Neurons and Cognition
分类简称：q-bio.NC
提交时间：2013-01-03