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Information maximization in single neurons

机译:单神经元中的信息最大化

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摘要

Information from the senses must be compressed into the limited range of firing rates generated by spiking nerve cells. Optimal compression uses all firing rates equally often, implying that the nerve cell's response matches the statistics of naturally occurring stimuli. Since changing the voltage-dependent ionic conductances in the cell membrane alters the flow of information, an unsupervised, non-Hebbian, developmental learning rule is derived to adapt the conductances in Hodgkin-Huxley model neurons. By maximizing the rate of information transmission. each firing rate within the model neuron's limited dynamic range is used equally often.
机译:来自感官的信息必须压缩到尖峰神经细胞产生的有限发射频率范围内。最佳压迫同样频繁地使用所有激发速率,这意味着神经细胞的反应与自然刺激的统计数据相匹配。由于改变细胞膜中依赖电压的离子电导率会改变信息流,因此得出了无监督,非希伯来的发展性学习规则,以适应Hodgkin-Huxley模型神经元的电导率。通过最大化信息传输速率。在模型神经元的有限动态范围内,每个触发频率都被同等地使用。

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