論文の概要: A new inference approach for training shallow and deep generalized linear models of noisy interacting neurons

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.06497v3
• Date: Sun, 15 Nov 2020 15:01:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 14:53:06.974366
• Title: A new inference approach for training shallow and deep generalized linear models of noisy interacting neurons
• Title（参考訳）: 雑音相互作用ニューロンの浅部および深部一般化線形モデル学習のための新しい推論手法
• Authors: Gabriel Mahuas, Giulio Isacchini, Olivier Marre, Ulisse Ferrari and Thierry Mora
• Abstract要約: 我々は2段階の推論戦略を開発し、相互作用するニューロンの堅牢な一般化線形モデルを訓練する。 古典的手法と比較して、この方法で訓練されたモデルは性能が向上していることが示される。 この手法は深部畳み込みニューラルネットワークに拡張することができ、ニューロンの発火速度とその相関の予測精度の高いモデルが得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.899818550820575
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Generalized linear models are one of the most efficient paradigms for predicting the correlated stochastic activity of neuronal networks in response to external stimuli, with applications in many brain areas. However, when dealing with complex stimuli, the inferred coupling parameters often do not generalize across different stimulus statistics, leading to degraded performance and blowup instabilities. Here, we develop a two-step inference strategy that allows us to train robust generalized linear models of interacting neurons, by explicitly separating the effects of correlations in the stimulus from network interactions in each training step. Applying this approach to the responses of retinal ganglion cells to complex visual stimuli, we show that, compared to classical methods, the models trained in this way exhibit improved performance, are more stable, yield robust interaction networks, and generalize well across complex visual statistics. The method can be extended to deep convolutional neural networks, leading to models with high predictive accuracy for both the neuron firing rates and their correlations.
• Abstract（参考訳）: 一般化線形モデルは、外部刺激に応答してニューロンネットワークの相関した確率的活動を予測するための最も効率的なパラダイムの1つであり、多くの脳領域で応用されている。 しかし、複雑な刺激を扱う場合、推定されたカップリングパラメータは、異なる刺激統計をまたいで一般化しないことが多く、パフォーマンスの低下や不安定化に繋がる。 本稿では,各学習ステップにおける刺激の相関効果とネットワーク相互作用の影響を明示的に分離することにより,相互作用ニューロンのロバストな一般化線形モデルを訓練できる2段階推定手法を開発した。 このアプローチを網膜神経節細胞の複雑な視覚刺激に対する反応に適用することにより、古典的手法と比較して、この方法で訓練されたモデルは、より安定した性能を示し、堅牢な相互作用ネットワークを形成し、複雑な視覚統計をまたいでうまく一般化できることが示されている。 この方法は深い畳み込みニューラルネットワークに拡張することができ、ニューロンの発射速度とそれらの相関について高い予測精度を持つモデルに繋がる。

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