Det senaste arbetet har undersökt skattningen av modeller av stimulansdriven neural aktivitet i vilken viss linjär filtreringsprocess följs av ett icke-linjärt, probabilistiskt spikningsstadium. Vi analyserar uppskattningen av en sådan modell för vilken detta icke-linjära steg genomförs av en känd parametrisk funktion; antagandet att denna funktion är känd hastigheter uppskattningsprocessen avsevärt. Vi undersöker formen av sannolikhetsfunktionen för denna typ av modell, ger ett enkelt villkor på den icke-linjäritet som säkerställer att ingen icke-global lokal maxima finns i den sannolikhetsledande, i sin tur, till effektiva algoritmer för beräkning av maximal sannolikhet estimator-och diskutera konsekvenserna för formen av tillåtna icke-linjäriteter. Slutligen noterar vi några intressanta kopplingar mellan sannolikhetsbaserade estimatorer och den klassiska spiktriggade genomsnittliga estimator, diskutera några användbara förlängningar av den grundläggande modellstrukturen, och ge två nya tillämpningar till fysiologiska data.
Paninski undersökte definitionen av hastighetsparametern som en icke-linjär warpning till en linjär viktning av ingångarna och användningen av maximal sannolikhet för att uppskatta parametrarna i GLM REF.
Maximum likelihood estimation of cascade point-process neural encoding models
{'venue': 'Network', 'journal': 'Network', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine']}