論文の概要: Generalizable Machine Learning in Neuroscience using Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.08569v1
• Date: Fri, 16 Oct 2020 18:09:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-06 22:07:32.514975
• Title: Generalizable Machine Learning in Neuroscience using Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークを用いた神経科学における機械学習の一般化
• Authors: Paul Y. Wang, Sandalika Sapra, Vivek Kurien George, Gabriel A. Silva
• Abstract要約: ニューラルネットワークは、ニューロンレベルの動的予測と行動状態の分類の両方において、非常によく機能することを示す。 実験の結果, グラフニューラルネットワークは構造モデルよりも優れ, 目に見えない生物の一般化に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although a number of studies have explored deep learning in neuroscience, the application of these algorithms to neural systems on a microscopic scale, i.e. parameters relevant to lower scales of organization, remains relatively novel. Motivated by advances in whole-brain imaging, we examined the performance of deep learning models on microscopic neural dynamics and resulting emergent behaviors using calcium imaging data from the nematode C. elegans. We show that neural networks perform remarkably well on both neuron-level dynamics prediction, and behavioral state classification. In addition, we compared the performance of structure agnostic neural networks and graph neural networks to investigate if graph structure can be exploited as a favorable inductive bias. To perform this experiment, we designed a graph neural network which explicitly infers relations between neurons from neural activity and leverages the inferred graph structure during computations. In our experiments, we found that graph neural networks generally outperformed structure agnostic models and excel in generalization on unseen organisms, implying a potential path to generalizable machine learning in neuroscience.
• Abstract（参考訳）: 神経科学の深層学習について多くの研究がなされているが、これらのアルゴリズムの顕微鏡スケールでの神経系への応用、すなわち低スケールの組織に関係のあるパラメータは比較的新しい。 全身脳イメージングの進歩に動機づけられ, 線虫c. elegansのカルシウムイメージングデータを用いて, 微視的神経動力学および創発的行動に関するディープラーニングモデルの性能について検討した。 ニューラルネットワークは,ニューロンレベルダイナミクスの予測と行動状態の分類の両方において非常によく機能する。 さらに,構造非依存ニューラルネットワークとグラフニューラルネットワークの性能比較を行い,グラフ構造を有利な帰納バイアスとして活用できるかどうかについて検討した。 本研究では,神経活動からニューロン間の関係を明示的に推論し,計算中のグラフ構造を利用したグラフニューラルネットワークの設計を行った。 実験の結果, グラフニューラルネットワークは構造非依存モデルよりも優れ, 目に見えない生物の一般化に優れており, 神経科学における一般化可能な機械学習への道のりが示唆された。

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