論文の概要: Neural Latents Benchmark '21: Evaluating latent variable models of neural population activity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04463v2
• Date: Fri, 10 Sep 2021 04:34:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-13 13:48:46.612222
• Title: Neural Latents Benchmark '21: Evaluating latent variable models of neural population activity
• Title（参考訳）: Neural Latents Benchmark '21: Evaluating Latent variable model of Neural population activity
• Authors: Felix Pei, Joel Ye, David Zoltowski, Anqi Wu, Raeed H. Chowdhury, Hansem Sohn, Joseph E. O'Doherty, Krishna V. Shenoy, Matthew T. Kaufman, Mark Churchland, Mehrdad Jazayeri, Lee E. Miller, Jonathan Pillow, Il Memming Park, Eva L. Dyer, Chethan Pandarinath
• Abstract要約: 本稿では,ニューラル集団活動の潜時変動モデリングのためのベンチマークスイートを提案する。 認知,感覚,運動領域から神経スパイク活動の4つのデータセットを収集した。 我々は,教師なし評価をデータセット間のモデル評価の共通フレームワークとして認識する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.356290614426818
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Advances in neural recording present increasing opportunities to study neural activity in unprecedented detail. Latent variable models (LVMs) are promising tools for analyzing this rich activity across diverse neural systems and behaviors, as LVMs do not depend on known relationships between the activity and external experimental variables. However, progress in latent variable modeling is currently impeded by a lack of standardization, resulting in methods being developed and compared in an ad hoc manner. To coordinate these modeling efforts, we introduce a benchmark suite for latent variable modeling of neural population activity. We curate four datasets of neural spiking activity from cognitive, sensory, and motor areas to promote models that apply to the wide variety of activity seen across these areas. We identify unsupervised evaluation as a common framework for evaluating models across datasets, and apply several baselines that demonstrate benchmark diversity. We release this benchmark through EvalAI. http://neurallatents.github.io
• Abstract（参考訳）: 神経記録の進歩は、前例のない詳細で神経活動を研究する機会を増やしている。 潜在変数モデル(LVM)は、アクティビティと外部実験変数の間の既知の関係に依存しないため、さまざまなニューラルネットワークや振る舞いにわたってこのリッチなアクティビティを分析するための有望なツールである。 しかし、潜在変数モデリングの進歩は、現在標準化の欠如によって妨げられ、結果としてメソッドはアドホックな方法で開発され比較される。 これらのモデリングの取り組みを調整するために,ニューラル集団活動の潜在変数モデリングのためのベンチマークスイートを導入する。 認知、感覚、運動領域から神経スパイキング活動の4つのデータセットを収集し、これらの領域で見られる様々な活動に適用可能なモデルを促進した。 我々は、教師なし評価をデータセット間のモデル評価の共通フレームワークとして特定し、ベンチマークの多様性を示すいくつかのベースラインを適用した。 EvalAIを通じてこのベンチマークをリリースします。 http://neurallatents.github.io

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