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【2h】

Prediction of spatiotemporal patterns of neural activity using a higher-order Markov representation of instantaneous pairwise maximum entropy model

机译：使用瞬时成对最大熵模型的高阶马尔可夫表示预测神经活动的时空模式

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Mehdi Aghagolzadeh; Karim Oweiss;
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年度 2011
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1. Prediction of spatiotemporal patterns of neural activity using a higher-order Markov representation of instantaneous pairwise maximum entropy model [J] . Mehdi Aghagolzadeh, Karim Oweiss BMC Neuroscience . 2011,第SUPPLEMENTa1期

机译：瞬时成对最大熵模型的高阶马尔可夫表示预测神经活动的时空模式
2. Prediction of Spatiotemporal Patterns of Neural Activity from Pairwise Correlations [J] . O. Marre, S. El Boustani, Y. Fregnac, Physical review letters . 2009,第13期

机译：从成对相关性预测神经活动的时空模式
3. Dual Information Representation with Stable Firing Rates and Chaotic Spatiotemporal Spike Patterns in a Neural Network Model [J] . Osamu Araki, Kazuyuki Aihara Neural computation . 2001,第12期

机译：神经网络模型中具有稳定射击率和混沌时空尖峰模式的双重信息表示
4. A joint maximum-entropy model for binary neural population patterns and continuous signals [C] . Sebastian Gerwinn, Philipp Berens, Matthias Bethge Conference on Neural Information Processing Systems;Annual conference on Neural Information Processing Systems . 2009

机译：二元神经种群模式和连续信号的联合最大熵模型
5. Entity Relation Detection with Factorial Hidden Markov Models and Maximum Entropy Discriminant Latent Dirichlet Allocations . [D] . Li, Dingcheng. 2011

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6. Prediction of spatiotemporal patterns of neural activity using a higher-order Markov representation of instantaneous pairwise maximum entropy model [O] . Mehdi Aghagolzadeh, Karim Oweiss 2011

机译：使用瞬时成对最大熵模型的高阶马尔可夫表示预测神经活动的时空模式
7. Prediction of spatiotemporal patterns of neural activity using a higher-order Markov representation of instantaneous pairwise maximum entropy model [O] . Aghagolzadeh, Mehdi, Oweiss, Karim 2011

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