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A Dynamic Bayesian Model for Characterizing Cross-Neuronal Interactions During Decision-Making

Bo Zhou · David E. Moorman · Sam Behseta · Hernando Ombao · Babak Shahbaba刊期 2016-04-02 · 卷 111（514）Journal of the American Statistical Association已编入正刊

刻画决策过程中神经元间相互作用的动态贝叶斯模型AI 解读

The goal of this paper is to develop a novel statistical model for studying cross-neuronal spike train interactions during decision making. For an individual to successfully complete the task of decision-making, a number of temporally-organized events must occur: stimuli must be detected, potential outcomes must be evaluated, behaviors must be executed or inhibited, and outcomes (such as reward or no-reward) must be experienced. Due to the complexity of this process, it is…

贝叶斯时间序列结构变化与时变参数
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