Clique topology reveals intrinsic geometric structure in neural correlations

Detecting meaningful structure in neural activity and connectivity data is challenging in the presence of hidden nonlinearities, where traditional eigenvalue-based methods may be misleading. We introduce a novel approach to matrix analysis, called clique topology, that extracts features of the data...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Proceedings of the National Academy of Sciences - PNAS Ročník 112; číslo 44; s. 13455 - 13460
Hlavní autoři:	Giusti, Chad, Pastalkova, Eva, Curto, Carina, Itskov, Vladimir
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	United States 03.11.2015
Témata:	Algorithms Animals Computer Simulation Hippocampus - cytology Hippocampus - physiology Models, Neurological Motor Activity - physiology Neural Pathways - physiology Neurophysiology - methods Pyramidal Cells - physiology Rats Sleep, REM - physiology structure of neural correlation Betti curves clique topology neural coding topological data analysis
ISSN:	1091-6490
On-line přístup:	Zjistit podrobnosti o přístupu
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!