論文の概要: Mesoscopic modeling of hidden spiking neurons

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13493v1
• Date: Thu, 26 May 2022 17:04:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-27 13:54:05.136346
• Title: Mesoscopic modeling of hidden spiking neurons
• Title（参考訳）: 隠れたスパイキングニューロンのメソスコピックモデリング
• Authors: Shuqi Wang, Valentin Schmutz, Guillaume Bellec, Wulfram Gerstner
• Abstract要約: 我々は粗粒度と平均場近似を用いて、ボトムアップ・ニューラルグラウンド付き潜在変数モデル(neuLVM)を導出する。 neuLVMは、繰り返し発生するマルチポピュレーションスパイクニューラルネットワーク(SNN)に明示的にマッピングできる シンセティックスパイク列車では,数個の観察されたニューロンが,大きなSNNの効率的なモデル逆転を実現するのに十分であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6868085124383616
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Can we use spiking neural networks (SNN) as generative models of multi-neuronal recordings, while taking into account that most neurons are unobserved? Modeling the unobserved neurons with large pools of hidden spiking neurons leads to severely underconstrained problems that are hard to tackle with maximum likelihood estimation. In this work, we use coarse-graining and mean-field approximations to derive a bottom-up, neuronally-grounded latent variable model (neuLVM), where the activity of the unobserved neurons is reduced to a low-dimensional mesoscopic description. In contrast to previous latent variable models, neuLVM can be explicitly mapped to a recurrent, multi-population SNN, giving it a transparent biological interpretation. We show, on synthetic spike trains, that a few observed neurons are sufficient for neuLVM to perform efficient model inversion of large SNNs, in the sense that it can recover connectivity parameters, infer single-trial latent population activity, reproduce ongoing metastable dynamics, and generalize when subjected to perturbations mimicking photo-stimulation.
• Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、ほとんどのニューロンが観測されていないことを考慮しながら、マルチニューロン記録の生成モデルとして使用できるか? 隠されたスパイクニューロンの大きなプールを持つ未観測ニューロンをモデル化すると、最大推定値に対処することが難しい過小制約の問題を生じる。 本研究では、粗粒度と平均場近似を用いて、非観測ニューロンの活性を低次元のメソスコピックな記述に還元するボトムアップ、ニューラングラウンドの潜在変数モデル(neuLVM)を導出する。 従来の潜伏変数モデルとは対照的に、neuLVMは再帰的なマルチポピュレーションSNNに明示的にマッピングすることができ、透過的な生物学的解釈を与える。 合成スパイク列車では, ニュールVMが大きなSNNの効率的なモデル反転を行うのに十分であることを示す。これは, 接続パラメータを復元し, 単心性潜伏集団活動を推定し, 進行中のメタスタブルダイナミクスを再現し, 光刺激を模倣する摂動を受けると一般化できることを意味する。

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