論文の概要: Learning interaction rules from multi-animal trajectories via augmented behavioral models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.05326v1
• Date: Mon, 12 Jul 2021 11:33:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-13 16:13:03.093806
• Title: Learning interaction rules from multi-animal trajectories via augmented behavioral models
• Title（参考訳）: 拡張行動モデルによる多動物軌跡からのインタラクションルールの学習
• Authors: Keisuke Fujii, Naoya Takeishi, Kazushi Tsutsui, Emyo Fujioka, Nozomi Nishiumi, Ryooya Tanaka, Mika Fukushiro, Kaoru Ide, Hiroyoshi Kohno, Ken Yoda, Susumu Takahashi, Shizuko Hiryu, Yoshinobu Kawahara
• Abstract要約: グランガー因果関係は観測された時系列データから相互作用を分析するための実践的なフレームワークである。 この枠組みは動物行動における生成過程の構造を無視している。 マルチアニマル軌道からグラガー因果関係を学習するための新しい枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.747278400158718
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Extracting the interaction rules of biological agents from moving sequences pose challenges in various domains. Granger causality is a practical framework for analyzing the interactions from observed time-series data; however, this framework ignores the structures of the generative process in animal behaviors, which may lead to interpretational problems and sometimes erroneous assessments of causality. In this paper, we propose a new framework for learning Granger causality from multi-animal trajectories via augmented theory-based behavioral models with interpretable data-driven models. We adopt an approach for augmenting incomplete multi-agent behavioral models described by time-varying dynamical systems with neural networks. For efficient and interpretable learning, our model leverages theory-based architectures separating navigation and motion processes, and the theory-guided regularization for reliable behavioral modeling. This can provide interpretable signs of Granger-causal effects over time, i.e., when specific others cause the approach or separation. In experiments using synthetic datasets, our method achieved better performance than various baselines. We then analyzed multi-animal datasets of mice, flies, birds, and bats, which verified our method and obtained novel biological insights.
• Abstract（参考訳）: 移動配列から生物学的エージェントの相互作用規則を抽出することは、様々な領域における課題を引き起こす。 顆粒因果関係は観察された時系列データから相互作用を分析するための実践的な枠組みであるが、この枠組みは動物の行動における生成過程の構造を無視し、解釈上の問題を引き起こす可能性がある。 本稿では,解釈可能なデータ駆動モデルを用いた拡張理論に基づく行動モデルを用いて,多対象軌道からグラガー因果関係を学習するための新しいフレームワークを提案する。 我々は,ニューラルネットワークを用いた時間変化動的システムによって記述された不完全なマルチエージェント行動モデルを強化するアプローチを採用する。 効率的かつ解釈可能な学習には,ナビゲーションと動作プロセスを分離した理論に基づくアーキテクチャと,信頼性のある行動モデリングのための理論誘導型正規化を利用する。 これは、ある特定の者が接近または分離を引き起こすとき、時間の経過とともにグランジャー・コーサル効果の解釈可能な兆候を与えることができる。 合成データセットを用いた実験では, 各種ベースラインよりも優れた性能を示した。 次に,マウス,ハエ,鳥,コウモリの多動物データセットを分析し,その方法を確認し,新たな生物学的知見を得た。

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