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Parameter estimation for a pancreatic /spl beta/-cell model by gradient-descent learning with line search

机译:通过梯度 - 血压学习用线搜索参数估计

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摘要

Generation processes of action potentials in a single neuron are described by Hodgkin-Huxley (HH)-type equations [1,2]. HH-type equations can describe electrical activities of various cells as well as neurons. It requires difficult physiological experiments to construct a model as HH-type equations. Doya et al. [3,4] proposed a method to estimate several parameters of HH-type equations using gradient-descent learning method in which many parameters can be estimated by the measurement of membrane potential only without further physiological experiments. In the present paper, we show the method of Doya et al. can be applied to the parameter estimation of pancreatic /spl beta/-cell model which has a complicated bursting waveform.
机译:Hodgkin-Huxley(HH)-TYPE方程描述了单个神经元中的动作电位的生成过程[1,2]。 HH型方程可以描述各种细胞的电气活动以及神经元。 它需要困难的生理实验来构建模型作为HH型方程。 doya等。 [3,4]提出了一种使用梯度 - 下降学习方法估计HH型方程的若干参数的方法,其中可以通过在没有进一步的生理实验的情况下测量膜电位来估计许多参数。 在本文中,我们展示了Doya等人的方法。 可以应用于具有复杂突发波形的Pancreatic /SPLβ/ -Cell模型的参数估计。

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