論文の概要: Neuronal Learning Analysis using Cycle-Consistent Adversarial Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13073v1
- Date: Thu, 25 Nov 2021 13:24:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-29 18:24:27.898725
- Title: Neuronal Learning Analysis using Cycle-Consistent Adversarial Networks
- Title（参考訳）: サイクル一貫性対向ネットワークを用いた神経学習解析
- Authors: Bryan M. Li, Theoklitos Amvrosiadis, Nathalie Rochefort, Arno Onken
- Abstract要約: 我々は、-CycleGANと呼ばれる深層生成モデルを用いて、前学習と後学習の神経活動の間の未知のマッピングを学習する。
我々は,カルシウム蛍光信号を前処理し,訓練し,評価するためのエンドツーエンドパイプラインを開発し,その結果の深層学習モデルを解釈する手法を開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.874780144224057
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Understanding how activity in neural circuits reshapes following task
learning could reveal fundamental mechanisms of learning. Thanks to the recent
advances in neural imaging technologies, high-quality recordings can be
obtained from hundreds of neurons over multiple days or even weeks. However,
the complexity and dimensionality of population responses pose significant
challenges for analysis. Existing methods of studying neuronal adaptation and
learning often impose strong assumptions on the data or model, resulting in
biased descriptions that do not generalize. In this work, we use a variant of
deep generative models called - CycleGAN, to learn the unknown mapping between
pre- and post-learning neural activities recorded $\textit{in vivo}$. We
develop an end-to-end pipeline to preprocess, train and evaluate calcium
fluorescence signals, and a procedure to interpret the resulting deep learning
models. To assess the validity of our method, we first test our framework on a
synthetic dataset with known ground-truth transformation. Subsequently, we
applied our method to neural activities recorded from the primary visual cortex
of behaving mice, where the mice transition from novice to expert-level
performance in a visual-based virtual reality experiment. We evaluate model
performance on generated calcium signals and their inferred spike trains. To
maximize performance, we derive a novel approach to pre-sort neurons such that
convolutional-based networks can take advantage of the spatial information that
exists in neural activities. In addition, we incorporate visual explanation
methods to improve the interpretability of our work and gain insights into the
learning process as manifested in the cellular activities. Together, our
results demonstrate that analyzing neuronal learning processes with data-driven
deep unsupervised methods holds the potential to unravel changes in an unbiased
way.
- Abstract（参考訳）: タスク学習後に神経回路がどう変化するかを理解することで、学習の基本的なメカニズムを明らかにすることができる。
ニューラルイメージング技術の最近の進歩により、数百のニューロンから、数日から数週間にわたって高品質な記録が得られている。
しかし、人口応答の複雑さと寸法は分析に重大な課題をもたらす。
既存の神経適応と学習の研究方法は、しばしばデータやモデルに強い仮定を課し、一般化しないバイアスのある記述をもたらす。
本研究では,学習前の神経活動と学習後の神経活動の未知のマッピングを学習するために,-cyclegan と呼ばれる深層生成モデルを用いた。
本研究では,カルシウム蛍光信号を前処理し,訓練し,評価するためのエンド・ツー・エンドのパイプラインを開発した。
本手法の有効性を評価するために,我々はまず,既知の基底変換を持つ合成データセット上での枠組みをテストした。
その後,本手法をマウスの一次視覚野から記録された神経活動に応用し,視覚ベースのバーチャルリアリティ実験において,マウスは初頭から専門家レベルのパフォーマンスに移行した。
生成したカルシウム信号とその推定スパイク列車のモデル性能を評価する。
性能を最大化するために、畳み込み型ネットワークが神経活動に存在する空間情報を活用できるように、プリソートニューロンに対する新しいアプローチを導出する。
さらに,作業の解釈性を向上させるために視覚的な説明手法を導入し,細胞活動に現れる学習プロセスへの洞察を得る。
この結果から,データ駆動型深層学習手法による神経学習プロセスの解析が,偏りのない方法で変化を起こす可能性を示唆している。
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