Neural Codes And Distributed Representations - Foundations Of Neural Computation de Terrence Sejnowski Format Broché

Neural Codes And Distributed Representations - Foundations Of Neural Computation - Terrence Sejnowski

Collection: Computational Neuroscience
Format: Broché

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Présentation Neural Codes And Distributed Representations - Foundations Of Neural Computation de Terrence Sejnowski Format...
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Livre Sciences PCEM - Terrence Sejnowski - 01/10/1999 - Broché - Langue : Anglais

Auteur(s) : Terrence Sejnowski - Laurence Abbott

Editeur : The Mit Press

Collection : Computational Neuroscience

Langue : Anglais

Parution : 01/10/1999

Nombre de pages : 345

Nombre de livres : 1

Expédition : 600

Dimensions : 22.80 x 15.20 x 2.20

ISBN : 0262511002

Résumé :
Since its founding in 1989 by Terrence Sejnowski, Neural Computation has become the leading journal in the field. Foundations of Neural Computation collects, by topic, the most significant papers that have appeared in the journal over the past nine years.

The present volume focuses on neural codes and representations, topics of broad interest to neuroscientists and modelers. The topics addressed include how neurons encode information through action potential firing patterns, how populations of neurons use dendritic processing and biophysical properties of synapses to decode spike trains. The papers encompass a wide range of levels of investigation, from dendrites and neurons to networks and systems.

Biographie:
Laurence Abbott is Professor of Biology and Director of the Volen Center for Complex Systems, Brandeis University.

Terrence J. Sejnowski is a Howard Hughes Medical Investigator and Head of the Department of Computational Neurobiology at the Salk Institute for Biological Studies, and a professor at the University of California, San Diego.

Sommaire:

Deciphering the Brain's Codes
A Neural Network for Coding of Trajectories by Time Series of Neuronal Population Vectors
Self-Organization of Firing Activities in Monkey's Motor Cortex: Trajectory Computation from Spike Signals
Theoretical Considerations for the Analysis of Population Coding in Motor Cortex
Statistically Efficient Estimation Using Population Coding
Parameter Extraction from Population Codes: A Critical Assessment
Energy Efficient Neural Codes
Seeing Beyond the Nyquist Limit
A Model of Spatial Map Formation in the Hippocampus of the Rat
Probabilistic Interpretation of Population Codes
Cortical Cells Should Fire Regularly, But Do Not
Role of Temporal Integration and Fluctuation Detection in the Highly Irregular Firing of a Leaky Integrator Neuron Model with Partial Reset
Physiological Gain Leads to High ISI Variability in a Simple Model of a Cortical Regular Spiking Cell
Coding of Time-Varying Signals in Spike Trains of Integrate-and-Fire Neurons with Random Threshold
Temporal Precision of Spike Trains in Extrastriate Cortex of the Behaving Macaque Monkey
Conversion of Temporal Correlations Between Stimuli to Spatial Correlations Between Attractors
Neural Network Model of the Cerebellum: Temporal Discrimination and the Timing of Motor Responses
Gamma Oscillation Model Predicts Intensity Coding by Phase Rather than Frequency
Effects of Input Synchrony on the Firing Rate of a Three-Conductance Cortical Neuron Model
NMDA-Based Pattern Discrimination in a Modeled Cortical Neuron
The Impact of Parallel Fiber Background Activity on the Cable Properties of Cerebellar Purkinje Cells

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