論文の概要: Neuronal Sequence Models for Bayesian Online Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.00930v1
• Date: Thu, 2 Apr 2020 10:52:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-17 09:38:23.086891
• Title: Neuronal Sequence Models for Bayesian Online Inference
• Title（参考訳）: ベイズオンライン推論のためのニューロン配列モデル
• Authors: Sascha Fr\"olich, Dimitrije Markovi\'c, and Stefan J. Kiebel
• Abstract要約: 連続神経活動は、脳内の幅広いプロセスの基盤となる。 ニューロン配列の神経科学的証拠は、知覚、運動制御、スピーチ、空間ナビゲーション、記憶といった領域で報告されている。 本稿では、ニューロン配列に関する重要な知見を概説し、感覚運動処理と認識のモデルとして、シーケンスのオンライン推論の概念に関連付ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Sequential neuronal activity underlies a wide range of processes in the brain. Neuroscientific evidence for neuronal sequences has been reported in domains as diverse as perception, motor control, speech, spatial navigation and memory. Consequently, different dynamical principles have been proposed as possible sequence-generating mechanisms. Combining experimental findings with computational concepts like the Bayesian brain hypothesis and predictive coding leads to the interesting possibility that predictive and inferential processes in the brain are grounded on generative processes which maintain a sequential structure. While probabilistic inference about ongoing sequences is a useful computational model for both the analysis of neuroscientific data and a wide range of problems in artificial recognition and motor control, research on the subject is relatively scarce and distributed over different fields in the neurosciences. Here we review key findings about neuronal sequences and relate these to the concept of online inference on sequences as a model of sensory-motor processing and recognition. We propose that describing sequential neuronal activity as an expression of probabilistic inference over sequences may lead to novel perspectives on brain function. Importantly, it is promising to translate the key idea of probabilistic inference on sequences to machine learning, in order to address challenges in the real-time recognition of speech and human motion.
• Abstract（参考訳）: 逐次的なニューロン活動は、脳の幅広いプロセスの基礎となる。 ニューロン配列の神経科学的証拠は、知覚、運動制御、スピーチ、空間ナビゲーション、記憶といった領域で報告されている。 その結果、異なる力学原理がシーケンス生成機構として提案されている。 ベイジアン脳仮説のような計算的概念と予測的コーディングを組み合わせることで、脳内の予測過程と推論過程がシーケンシャルな構造を維持する生成過程に基づいているという興味深い可能性が得られる。 進行中のシーケンスに関する確率論的推論は、神経科学データの解析と、認識と運動制御における幅広い問題の両方に有用な計算モデルであるが、その研究は比較的少なく、神経科学の様々な分野に分散している。 本稿では,ニューロンの配列に関する重要な知見を概観し,感覚運動の処理と認識のモデルとしての配列上のオンライン推論の概念と関連づける。 シーケンス上の確率的推論の表現として逐次的ニューロン活動を記述することは、脳機能の新たな展望につながる可能性がある。 重要なのは、音声と人間の動作のリアルタイム認識における課題に対処するために、シーケンスの確率的推論の重要概念を機械学習に変換することだ。

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