Identification of sparse neural functional connectivity using penalized likelihood estimation and basis functions
One key problem in computational neuroscience and neural engineering is the identification and modeling of functional connectivity in the brain using spike train data. To reduce model complexity, alleviate overfitting, and thus facilitate model interpretation, sparse representation and estimation of...
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Veröffentlicht in: | Journal of computational neuroscience 2013-12, Vol.35 (3), p.335-357 |
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Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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Online-Zugang: | Volltext |
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