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《自然》子刊:新方法可分析神经元活动产生的海量数据

CHEN

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英国萨塞克斯大学和日本京都大学的研究概述了一种新方法,可以分析由成千上万个单独的神经元产生的大量数据。

新框架捕捉在实验室中观察到的真实神经元的行为,如连接机制以及信息处理方式。该方法在预测和评估网络属性方面优于以前的模型,因为它更精确地估计系统的波动,对参数变化更敏感。

研究成果已于近日发表于《自然通讯》(Nature Communications)。

与以前的数学模型相反,研究人员应用了一种信息几何方法来更好地捕捉网络相关性,这使得他们能够创建简化的地图来近似神经活动的轨迹,这些神经活动实际上沿着非常复杂的路线行进,很难直接计算。

研究人员表示,“除了为大型系统提供先进的计算方法,该框架还统一了许多现有的方法,可以从这些方法中进一步推进神经科学和机器学习。”

研究人员接下来将应用这一方法在实验室中模拟成千上万的斑马鱼神经元与虚拟现实装置的相互作用。

编译/前瞻经济学人APP资讯组

原文链接:

https://www.sussex.ac.uk/broadcast/read/54706?utm_source=miragenews&utm_medium=miragenews&utm_campaign=news


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