論文の概要: Supervised Parameter Estimation of Neuron Populations from Multiple Firing Events

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01767v1
• Date: Sun, 2 Oct 2022 03:17:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 13:24:06.922581
• Title: Supervised Parameter Estimation of Neuron Populations from Multiple Firing Events
• Title（参考訳）: 複数事象からのニューロン集団の予測パラメータの推定
• Authors: Long Le, Yao Li
• Abstract要約: 本研究では,一対のスパイキング系列とパラメータラベルからなる学習セットから,ニューロン集団のパラメータを自動的に学習する手法について,教師あり学習を通して検討した。 我々は、ニューロンモデルを用いて、異なるパラメータ設定での計算において多くのニューロン集団をシミュレートする。 次に、遺伝的検索、ベイズ逐次推定、ランダムウォーク近似モデルなどの古典的手法と比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2826301276626273
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The firing dynamics of biological neurons in mathematical models is often determined by the model's parameters, representing the neurons' underlying properties. The parameter estimation problem seeks to recover those parameters of a single neuron or a neuron population from their responses to external stimuli and interactions between themselves. Most common methods for tackling this problem in the literature use some mechanistic models in conjunction with either a simulation-based or solution-based optimization scheme. In this paper, we study an automatic approach of learning the parameters of neuron populations from a training set consisting of pairs of spiking series and parameter labels via supervised learning. Unlike previous work, this automatic learning does not require additional simulations at inference time nor expert knowledge in deriving an analytical solution or in constructing some approximate models. We simulate many neuronal populations with different parameter settings using a stochastic neuron model. Using that data, we train a variety of supervised machine learning models, including convolutional and deep neural networks, random forest, and support vector regression. We then compare their performance against classical approaches including a genetic search, Bayesian sequential estimation, and a random walk approximate model. The supervised models almost always outperform the classical methods in parameter estimation and spike reconstruction errors, and computation expense. Convolutional neural network, in particular, is the best among all models across all metrics. The supervised models can also generalize to out-of-distribution data to a certain extent.
• Abstract（参考訳）: 数学モデルにおける生体ニューロンの発火ダイナミクスは、しばしばモデルのパラメータによって決定され、ニューロンの基底特性を表す。 パラメータ推定問題は、単一ニューロンまたはニューロン集団のそれらのパラメータを、外的刺激に対する反応や相互の相互作用から回復しようとするものである。 文献でこの問題に取り組む最も一般的な方法は、シミュレーションベースまたは解ベースの最適化スキームと組み合わせていくつかの機械モデルを用いる。 本稿では,教師付き学習によるスパイキング系列とパラメータラベルのペアからなる学習セットから,ニューロン集団のパラメータを自動学習する手法について検討する。 従来の研究とは異なり、この自動学習は推論時の追加シミュレーションや、分析解の導出や近似モデルの構築に専門家の知識を必要としない。 確率ニューロンモデルを用いてパラメータ設定の異なる多くのニューロン集団をシミュレートする。 このデータを用いて、畳み込みニューラルネットワークや深層ニューラルネットワーク、ランダムフォレスト、ベクトル回帰のサポートなど、さまざまな教師付き機械学習モデルをトレーニングする。 次に, 遺伝的探索法, ベイズ列推定法, ランダムウォーク近似モデルなどの古典的手法との比較を行った。 教師付きモデルは,パラメータ推定やスパイク復元誤差,計算コストにおいて,古典的手法よりも常に優れていた。 特に畳み込みニューラルネットワークは、すべてのメトリクスにわたって最も優れたモデルです。 教師付きモデルは、配信外データにある程度一般化することもできる。

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