論文の概要: Deep Learning Architectures for FSCV, a Comparison

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01960v1
• Date: Mon, 5 Dec 2022 00:20:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 19:12:27.848208
• Title: Deep Learning Architectures for FSCV, a Comparison
• Title（参考訳）: FSCVのためのディープラーニングアーキテクチャの比較
• Authors: Thomas Twomey, Leonardo Barbosa, Terry Lohrenz, P. Read Montague
• Abstract要約: 適合性は、"out-of-probe"の場合の予測性能、人工的に誘導される電気ノイズに対する応答、与えられたプローブに対してモデルがいつ不完全になるかを予測する能力によって決定される。 深い畳み込みニューラルネットワークであるInceptionTimeアーキテクチャは、テストされたモデルの最高の絶対的な予測性能を持つが、ノイズの影響を受けやすい。 単純多層型パーセプトロンアーキテクチャは2番目に低い予測誤差を有しており、人工ノイズの影響を受けていないため、畳み込みは疑わしいほど重要でない可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We examined multiple deep neural network (DNN) architectures for suitability in predicting neurotransmitter concentrations from labeled in vitro fast scan cyclic voltammetry (FSCV) data collected on carbon fiber electrodes. Suitability is determined by the predictive performance in the "out-of-probe" case, the response to artificially induced electrical noise, and the ability to predict when the model will be errant for a given probe. This work extends prior comparisons of time series classification models by focusing on this specific task. It extends previous applications of machine learning to FSCV task by using a much larger data set and by incorporating recent advancements in deep neural networks. The InceptionTime architecture, a deep convolutional neural network, has the best absolute predictive performance of the models tested but was more susceptible to noise. A naive multilayer perceptron architecture had the second lowest prediction error and was less affected by the artificial noise, suggesting that convolutions may not be as important for this task as one might suspect.
• Abstract（参考訳）: 炭素繊維電極で収集した高速走査サイクリックボルタンメトリー (FSCV) データから, 神経伝達物質濃度の予測に好適なマルチディープニューラルネットワーク (DNN) アーキテクチャについて検討した。 適合性は、"out-of-probe"ケースでの予測性能、人工的な電気ノイズに対する応答、および与えられたプローブに対してモデルが不連続になる時期を予測する能力によって決定される。 この研究は、この特定のタスクに焦点を当てて時系列分類モデルの事前比較を拡張する。 これは、はるかに大きなデータセットを使用して、ディープニューラルネットワークに最近の進歩を取り入れることで、機械学習の以前の応用をFSCVタスクに拡張する。 深い畳み込みニューラルネットワークであるInceptionTimeアーキテクチャは、テストされたモデルの最高の絶対的な予測性能を持つが、ノイズの影響を受けやすい。 単純多層型パーセプトロンアーキテクチャは2番目に低い予測誤差を有しており、人工ノイズの影響を受けていないため、畳み込みは疑わしいほど重要でない可能性がある。

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