Известия высших учебных заведений. Прикладная нелинейная динамика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Известия вузов. ПНД:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Известия высших учебных заведений. Прикладная нелинейная динамика, 2023, том 31, выпуск 2, страницы 180–201
DOI: https://doi.org/10.18500/0869-6632-003033
(Mi ivp525)
 

НЕЛИНЕЙНАЯ ДИНАМИКА И НЕЙРОНАУКА

Теория интегрированной информации и её применение к анализу нейронной активности головного мозга

И. А. Нажесткинa, О. Е. Сварникab

a Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет), Россия
b Институт психологии РАН, Москва, Россия
Список литературы:
Аннотация: Цель настоящего обзора - рассмотреть возможность применения теории интегрированной информации к анализу нейронной активности головного мозга. Ранее было показано, что коэффициент интегрированной информации Ф отражает степень динамической сложности системы и способен предсказывать степень успешности её работы, определяемую классическими наблюдаемыми критериями. Исходя из этого, становится актуальным вопрос относительно применения теории интегрированной информации к анализу изменений в спайковой активности головного мозга в процессе приобретения нового опыта. Заключение. Были рассмотрены основы теории интегрированной информации и её возможное применение в нейробиологии для исследования процесса приобретения нового опыта. Показано, что коэффициент интегрированной информации Ф является метрикой, способной оценить динамическую сложность нейронных сетей головного мозга, увеличивающуюся с приобретением опыта. Предложены методы, позволяющие на практике вычислить значение коэффициента Ф для данных нейронной активности.
Ключевые слова: Мозг, информация, обучение, теория интегрированной информации, сложность.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 20-013-00851
Работа выполнена при поддержке РФФИ, грант № 20-013-00851
Поступила в редакцию: 30.10.2022
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 57.024
Образец цитирования: И. А. Нажесткин, О. Е. Сварник, “Теория интегрированной информации и её применение к анализу нейронной активности головного мозга”, Известия вузов. ПНД, 31:2 (2023), 180–201
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{NazSva23}
\by И.~А.~Нажесткин, О.~Е.~Сварник
\paper Теория интегрированной информации и её применение к анализу нейронной активности головного мозга
\jour Известия вузов. ПНД
\yr 2023
\vol 31
\issue 2
\pages 180--201
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/ivp525}
\crossref{https://doi.org/10.18500/0869-6632-003033}
\edn{https://elibrary.ru/JSTBXP}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/ivp525
  • https://www.mathnet.ru/rus/ivp/v31/i2/p180
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Известия высших учебных заведений. Прикладная нелинейная динамика
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:53
    PDF полного текста:47
    Список литературы:18
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024