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Non-Parametric Bayesian Inference for Change Point Detection in Neural Spike Trains

Alt, Bastian ; Messer, Michael ; Roeper, Jochen ; Schneider, Gaby ; Koeppl, Heinz (2018)
Non-Parametric Bayesian Inference for Change Point Detection in Neural Spike Trains.
2018 IEEE Statistical Signal Processing Workshop (SSP 2018). Freiburg im Breisgau, Germany (10.-13.06.)
doi: 10.1109/SSP.2018.8450787
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Kurzbeschreibung (Abstract)

We present a model for point processes with gamma distributed increments. We assume a piecewise constant latent process controlling shape and scale of the distribution. For the discrete number of states of the latent process we use a non-parametric assumption by utilizing a Chinese restaurant process (CRP). For the inference of such inhomogeneous gamma processes with an unbounded number of states we do Bayesian inference using Markov Chain Monte Carlo. Finally, we apply the inference algorithm to simulated point processes and to empirical spike train recordings, which inherently possess non-stationary and non-Poissonian behavior.

Typ des Eintrags: Konferenzveröffentlichung
Erschienen: 2018
Autor(en): Alt, Bastian ; Messer, Michael ; Roeper, Jochen ; Schneider, Gaby ; Koeppl, Heinz
Art des Eintrags: Bibliographie
Titel: Non-Parametric Bayesian Inference for Change Point Detection in Neural Spike Trains
Sprache: Englisch
Publikationsjahr: 30 August 2018
Verlag: IEEE
Veranstaltungstitel: 2018 IEEE Statistical Signal Processing Workshop (SSP 2018)
Veranstaltungsort: Freiburg im Breisgau, Germany
Veranstaltungsdatum: 10.-13.06.
DOI: 10.1109/SSP.2018.8450787
URL / URN: https://ieeexplore.ieee.org/document/8450787
Kurzbeschreibung (Abstract):

We present a model for point processes with gamma distributed increments. We assume a piecewise constant latent process controlling shape and scale of the distribution. For the discrete number of states of the latent process we use a non-parametric assumption by utilizing a Chinese restaurant process (CRP). For the inference of such inhomogeneous gamma processes with an unbounded number of states we do Bayesian inference using Markov Chain Monte Carlo. Finally, we apply the inference algorithm to simulated point processes and to empirical spike train recordings, which inherently possess non-stationary and non-Poissonian behavior.

Freie Schlagworte: Inhomogeneous Gamma Process; Bayesian Non-Parametrics; Neural Spike Trains; Change Points
Fachbereich(e)/-gebiet(e): 18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik
18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Nachrichtentechnik > Bioinspirierte Kommunikationssysteme
18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Nachrichtentechnik
DFG-Sonderforschungsbereiche (inkl. Transregio)
DFG-Sonderforschungsbereiche (inkl. Transregio) > Sonderforschungsbereiche
Zentrale Einrichtungen
Zentrale Einrichtungen > Centre for Cognitive Science (CCS)
DFG-Sonderforschungsbereiche (inkl. Transregio) > Sonderforschungsbereiche > SFB 1053: MAKI – Multi-Mechanismen-Adaption für das künftige Internet
DFG-Sonderforschungsbereiche (inkl. Transregio) > Sonderforschungsbereiche > SFB 1053: MAKI – Multi-Mechanismen-Adaption für das künftige Internet > B: Adaptionsmechanismen
DFG-Sonderforschungsbereiche (inkl. Transregio) > Sonderforschungsbereiche > SFB 1053: MAKI – Multi-Mechanismen-Adaption für das künftige Internet > B: Adaptionsmechanismen > Teilprojekt B4: Planung
Hinterlegungsdatum: 26 Apr 2018 22:35
Letzte Änderung: 23 Sep 2021 14:33
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