論文の概要: Estimating smooth and sparse neural receptive fields with a flexible spline basis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.07537v1
• Date: Tue, 17 Aug 2021 09:49:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-18 19:36:56.103747
• Title: Estimating smooth and sparse neural receptive fields with a flexible spline basis
• Title（参考訳）: 柔軟なスプラインベースによる滑らかでスパースな神経受容野の推定
• Authors: Ziwei Huang, Yanli Ran, Jonathan Oesterle, Thomas Euler, Philipp Berens
• Abstract要約: 時空間受容野(STRF)モデルは感覚ニューロンによって実行される計算を近似するために頻繁に使用される。 経験的ベイズに基づくSTRFを推定するための現在の最先端のアプローチは、高次元環境では計算効率が良くないことが多い。 そこで本研究では,所望の特性を持つ基底関数の集合を選択することにより,STRF推定のための事前知識を符号化する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.612292166628669
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spatio-temporal receptive field (STRF) models are frequently used to approximate the computation implemented by a sensory neuron. Typically, such STRFs are assumed to be smooth and sparse. Current state-of-the-art approaches for estimating STRFs based on empirical Bayes are often not computationally efficient in high-dimensional settings, as encountered in sensory neuroscience. Here we pursued an alternative approach and encode prior knowledge for estimation of STRFs by choosing a set of basis functions with the desired properties: natural cubic splines. Our method is computationally efficient and can be easily applied to a wide range of existing models. We compared the performance of spline-based methods to non-spline ones on simulated and experimental data, showing that spline-based methods consistently outperform the non-spline versions.
• Abstract（参考訳）: 時空間受容野(STRF)モデルは感覚ニューロンによって実行される計算を近似するために頻繁に使用される。 通常、そのようなSTRFは滑らかでスパースであると仮定される。 経験ベイズに基づくstrf推定の現在の最先端手法は、感覚神経科学で見られるように、高次元環境では計算効率が良くないことが多い。 そこで本研究では, 自然立方晶スプラインという, 所望の性質を持つ基底関数の集合を選択することにより, strf 推定のための事前知識をエンコードした。 本手法は計算効率が高く,既存モデルにも容易に適用可能である。 シミュレーションデータと実験データでスプラインベース法と非スプライン法の比較を行い,スプラインベース法が非スプラインバージョンを一貫して上回っていることを示した。

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