論文の概要: Understanding Information Processing in Human Brain by Interpreting Machine Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.08715v1
• Date: Sat, 17 Oct 2020 04:37:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-06 11:39:01.945345
• Title: Understanding Information Processing in Human Brain by Interpreting Machine Learning Models
• Title（参考訳）: 機械学習モデルによる脳内情報処理の理解
• Authors: Ilya Kuzovkin
• Abstract要約: この論文は、ニューラルネットワークの直感的な計算モデルを作成する上で、機械学習メソッドが果たす役割を探求している。 この視点は、コンピュータ神経科学に対する探索的およびデータ駆動のアプローチが果たす大きな役割を支持する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.14219428942199
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The thesis explores the role machine learning methods play in creating intuitive computational models of neural processing. Combined with interpretability techniques, machine learning could replace human modeler and shift the focus of human effort to extracting the knowledge from the ready-made models and articulating that knowledge into intuitive descroptions of reality. This perspective makes the case in favor of the larger role that exploratory and data-driven approach to computational neuroscience could play while coexisting alongside the traditional hypothesis-driven approach. We exemplify the proposed approach in the context of the knowledge representation taxonomy with three research projects that employ interpretability techniques on top of machine learning methods at three different levels of neural organization. The first study (Chapter 3) explores feature importance analysis of a random forest decoder trained on intracerebral recordings from 100 human subjects to identify spectrotemporal signatures that characterize local neural activity during the task of visual categorization. The second study (Chapter 4) employs representation similarity analysis to compare the neural responses of the areas along the ventral stream with the activations of the layers of a deep convolutional neural network. The third study (Chapter 5) proposes a method that allows test subjects to visually explore the state representation of their neural signal in real time. This is achieved by using a topology-preserving dimensionality reduction technique that allows to transform the neural data from the multidimensional representation used by the computer into a two-dimensional representation a human can grasp. The approach, the taxonomy, and the examples, present a strong case for the applicability of machine learning methods to automatic knowledge discovery in neuroscience.
• Abstract（参考訳）: この論文は、ニューラルネットワークの直感的な計算モデルの作成に機械学習手法が果たす役割を探求している。 解釈可能性技術と組み合わせることで、機械学習は人間のモデラーを置き換え、人間の努力の焦点を、準備されたモデルから知識を抽出し、その知識を直感的な現実のデクロプションへと表現する。 この観点は、従来の仮説駆動のアプローチと共存しながら、探索的およびデータ駆動の計算神経科学のアプローチが果たす大きな役割を支持する。 ニューラルネットワークの3つの異なるレベルにおいて、機械学習手法の上に解釈可能性技術を用いる3つの研究プロジェクトを用いて、知識表現分類の文脈で提案手法を例示する。 第1回(チャップター) 3)100名の被験者の脳内記録に基づいて訓練されたランダムフォレストデコーダの特徴的重要度解析を行い,視覚分類作業中に局所的な神経活動を特徴付けるスペクトル時間的シグネチャを同定する。 第2回(チャップター) 4) 表現類似性解析を用いて, 深層畳み込みニューラルネットワークのレイヤの活性化と腹側の流れに沿った領域の神経応答を比較する。 第3研究(第3章) 5) 被験者が神経信号の状態表現をリアルタイムで視覚的に探索できる手法を提案する。 これは、コンピュータが使用する多次元表現から人間が把握できる2次元表現に変換することができるトポロジ保存次元減少技術を用いて達成される。 このアプローチ、分類、例では、神経科学における知識の自動発見への機械学習手法の適用性が強く示されている。

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