点過程を観測モデルとした隠れマルコフモデルのパラメータ推定

摘要

本稿では、神経スパイク時系列データの統計的性質を記述する枠組みとして点過程を観測モデルとした隠れマルコフモデルを導入し、そのパラメータ推定アルゴリズムを構築する。 具体的には、ガンマ再生過程の発火率にランダムな変勤を加えた"rate-modulated gamma process"をスパイク列モデルとして提案し、そのパラメータ推定をEMアルゴリズムを基に構成する。 シミュレーションによって生成したスパイク列データを用いてアルゴリズムの動作を確認する。