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| 神经网络模型与迭代优化算法 |
| 邱新玲1， 赵志豪2， 彭 杰1 |
| 1.华中师范大学 数学与统计学学院， 武汉； 2.华中师范大学 经济与工商管理学院， 武汉 |
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| 邱新玲1， 赵志豪2， 彭 杰1 |
| 1.华中师范大学 数学与统计学学院， 武汉； 2.华中师范大学 经济与工商管理学院， 武汉 |
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摘要 神经系统科学中知觉信息向神经中枢的传递以及神经中枢对信息的识别是一个信息的编码和解码过程.关于信息编码和解码的具体方式，外国有学者基于知觉信息可能包含在不同神经元发送动作电位的准确时差上的假设，运用极大熵模型进行描述.该文首先介绍此模型的具体思想，并在参阅国外相关文献的基础上，认为接收器在接收神经元所发出的动作电位时可能是通过记录各个神经元发送脉冲的不同顺序来识别的.在此假设下，该文借助Plackett-Luce模型对神经元的编码过程进行刻画；依据极大似然估计思想建立统计模型，运用MM算法求解迭代公式，并利用数值算法对模型进行求解实现.
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收稿日期: 2016-01-25
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