論文の概要: Modelling Neuronal Behaviour with Time Series Regression: Recurrent Neural Networks on C. Elegans Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06762v1
• Date: Thu, 1 Jul 2021 10:39:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-18 18:23:43.340464
• Title: Modelling Neuronal Behaviour with Time Series Regression: Recurrent Neural Networks on C. Elegans Data
• Title（参考訳）: 時系列回帰による神経行動のモデル化:C.エレガンスデータに基づく繰り返しニューラルネットワーク
• Authors: Gon\c{c}alo Mestre (1 and 2), Ruxandra Barbulescu (1), Arlindo L. Oliveira (1 and 2) and L. Miguel Silveira (1 and 2) ((1) INESC-ID, Rua Alves Redol 9, 1000-029 Lisboa, (2) IST Tecnico Lisboa, Universidade de Lisboa, Av. Rovisco Pais 1, 1049-001 Lisboa)
• Abstract要約: 我々は、C. Elegansの神経システムを、異なるニューラルネットワークアーキテクチャを用いてデータ駆動モデルでモデル化し、シミュレートする方法を示す。 隠れ層の大きさが4単位のGRUモデルでは,異なる刺激に対するシステムの応答を高精度に再現可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Given the inner complexity of the human nervous system, insight into the dynamics of brain activity can be gained from understanding smaller and simpler organisms, such as the nematode C. Elegans. The behavioural and structural biology of these organisms is well-known, making them prime candidates for benchmarking modelling and simulation techniques. In these complex neuronal collections, classical, white-box modelling techniques based on intrinsic structural or behavioural information are either unable to capture the profound nonlinearities of the neuronal response to different stimuli or generate extremely complex models, which are computationally intractable. In this paper we show how the nervous system of C. Elegans can be modelled and simulated with data-driven models using different neural network architectures. Specifically, we target the use of state of the art recurrent neural networks architectures such as LSTMs and GRUs and compare these architectures in terms of their properties and their accuracy as well as the complexity of the resulting models. We show that GRU models with a hidden layer size of 4 units are able to accurately reproduce with high accuracy the system's response to very different stimuli.
• Abstract（参考訳）: ヒトの神経系の内部の複雑さを考えると、線虫C.エレガンスのようなより小さくより単純な生物を理解することで脳活動のダイナミクスの洞察を得ることができる。 これらの生物の振る舞いや構造生物学はよく知られており、ベンチマークモデリングやシミュレーションの手法の候補となっている。 これらの複雑なニューロンコレクションでは、内在的構造情報や行動情報に基づく古典的なホワイトボックスモデリング技術は、異なる刺激に対する神経反応の深い非線形性を捉えることができず、計算的に難解な非常に複雑なモデルを生成する。 本稿では、C. Elegansの神経システムを、異なるニューラルネットワークアーキテクチャを用いてデータ駆動モデルでモデル化し、シミュレートする方法を示す。 具体的には、LSTMやGRUといったアートリカレントニューラルネットワークアーキテクチャの状態の使用を目標とし、それらの特性と精度、および結果のモデルの複雑さの観点から、これらのアーキテクチャを比較します。 隠れ層の大きさが4単位のGRUモデルでは,異なる刺激に対するシステムの応答を高精度に再現可能であることを示す。

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