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Kernel Methods on Spike Train Space for Neuroscience: A Tutorial., , , , und . IEEE Signal Process. Mag., 30 (4): 149-160 (2013)Tree-Structured Recurrent Switching Linear Dynamical Systems for Multi-Scale Modeling., , , und . CoRR, (2018)Bayesian Extensions of Kernel Least Mean Squares., , und . CoRR, (2013)Strictly Positive-Definite Spike Train Kernels for Point-Process Divergences., , , und . Neural Comput., 24 (8): 2223-2250 (2012)Information Geometry of Orthogonal Initializations and Training, und . International Conference on Learning Representations, (2020)A novel family of non-parametric cumulative based divergences for point processes., , , , , , und . NIPS, Seite 2119-2127. Curran Associates, Inc., (2010)Bayesian entropy estimation for binary spike train data using parametric prior knowledge., , und . NIPS, Seite 1700-1708. (2013)Information Geometry of Orthogonal Initializations and Training., und . ICLR, OpenReview.net, (2020)Bayesian Entropy Estimation for Countable Discrete Distributions, , und . (2013)cite arxiv:1302.0328Comment: 38 pages LaTeX. Revised and resubmitted to JMLR.Multistep inference for generalized linear spiking models curbs runaway excitation., und . NER, Seite 613-616. IEEE, (2017)