Dorian Florescu Reconstruction, Identification and Implementation Methods for Spiking Neural Circuits 9783319570808

Варианты приобретения

Цена: 18167.00р.
Кол-во:
Наличие: Поставка под заказ. Есть в наличии на складе поставщика.
Склад Америка: Есть
При оформлении заказа до: 2025-07-28
Ориентировочная дата поставки: Август-начало Сентября
При условии наличия книги у поставщика.

Добавить в корзину

в Мои желания

Автор: Dorian Florescu
Название: Reconstruction, Identification and Implementation Methods for Spiking Neural Circuits
ISBN: 9783319570808
Издательство: Springer
Классификация:

Кибернетика и теория систем

Прикладная математика

Математическое моделирование

Науки о жизни (медико-биологические): общие вопросы

Нейронауки

Электроника

Схемы и компоненты

Системы и технологии визуализации

ISBN-10: 3319570803
Обложка/Формат: Hardcover
Страницы: 139
Вес: 0.40 кг.
Дата издания: 03.05.2017
Серия: Springer Theses
Язык: English
Издание: 1st ed. 2017
Иллюстрации: 27 illustrations, color; 15 illustrations, black and white; xiv, 139 p. 42 illus., 27 illus. in color.
Размер: 234 x 156 x 11
Читательская аудитория: Professional & vocational
Основная тема: Engineering
Ссылка на Издательство: Link
Рейтинг:
Поставляется из: Германии
Описание:

This work is motivated by the ongoing open question of how information in the outside world is represented and processed by the brain. Consequently, several novel methods are developed.

A new mathematical formulation is proposed for the encoding and decoding of analog signals using integrate-and-fire neuron models. Based on this formulation, a novel algorithm, significantly faster than the state-of-the-art method, is proposed for reconstructing the input of the neuron.

Two new identification methods are proposed for neural circuits comprising a filter in series with a spiking neuron model. These methods reduce the number of assumptions made by the state-of-the-art identification framework, allowing for a wider range of models of sensory processing circuits to be inferred directly from input-output observations.

A third contribution is an algorithm that computes the spike time sequence generated by an integrate-and-fire neuron model in response to the output of a linear filter, given the input of the filter encoded with the same neuron model.

Reconstruction, Identification and Implementation Methods for Spiking Neural Circuits, Dorian Florescu