An information theoretic perspective on the neural code :maximum entropy models, synergy, and redundancy in the encoding of visual stimuli

El problema de entender las neuronas y las redes neuronales como elementos transmisores y receptores de información es un gran interés, si no el principal, de la neurociencia computacional. El proceso mediante el cual los estímulos sensoriales del mundo externo se convierten en señales físicas del sistema nervioso se puede entender como un código. Dado el número de posibles estímulos y patrones de respuesta hacer un muestreo exhaustivo es imposible. Así, el análisis de las propiedades del proceso de codificación requiere modelos analíticos que capturen la información disponible y sean capaces de predecir el comportamiento global de los sistemas. Entender los principios que gobiernan las respuestas de las neuronas a estímulos comprende no solo estudiar los elementos aislados de la función sensorial, sino también las interacciones al interior de las redes correlacionadas. Mostraremos que la teoría de la información provee un marco teórico sólido para explorar las características de estos códigos poblacionales

• Autores: Bossio Botero, Verónica
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: eng
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/40459
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/1992/40459
• Palabra clave: Teoría de la información; Redes neurales (Computadores); Neurociencia computacional; Matemáticas
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/