論文の概要: Deep Spiking Neural Networks with High Representation Similarity Model
Visual Pathways of Macaque and Mouse
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06060v3
- Date: Wed, 5 Apr 2023 12:29:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-06 15:21:28.505829
- Title: Deep Spiking Neural Networks with High Representation Similarity Model
Visual Pathways of Macaque and Mouse
- Title（参考訳）: 高表現類似度モデルを用いたマカクとマウスの視覚経路を有するディープスパイキングニューラルネットワーク
- Authors: Liwei Huang, Zhengyu Ma, Liutao Yu, Huihui Zhou, Yonghong Tian
- Abstract要約: スパイクニューラルネットワーク(SNN)は、スパイクニューロンがスパイクの時系列で情報をエンコードしているため、生物学的に妥当なモデルである。
本研究では,視覚野を深部SNNで初めてモデル化し,また最先端の深部CNNとViTで比較した。
SNNのほぼ全ての類似度スコアは、平均6.6%のCNNよりも高い。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.545204435882816
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep artificial neural networks (ANNs) play a major role in modeling the
visual pathways of primate and rodent. However, they highly simplify the
computational properties of neurons compared to their biological counterparts.
Instead, Spiking Neural Networks (SNNs) are more biologically plausible models
since spiking neurons encode information with time sequences of spikes, just
like biological neurons do. However, there is a lack of studies on visual
pathways with deep SNNs models. In this study, we model the visual cortex with
deep SNNs for the first time, and also with a wide range of state-of-the-art
deep CNNs and ViTs for comparison. Using three similarity metrics, we conduct
neural representation similarity experiments on three neural datasets collected
from two species under three types of stimuli. Based on extensive similarity
analyses, we further investigate the functional hierarchy and mechanisms across
species. Almost all similarity scores of SNNs are higher than their
counterparts of CNNs with an average of 6.6%. Depths of the layers with the
highest similarity scores exhibit little differences across mouse cortical
regions, but vary significantly across macaque regions, suggesting that the
visual processing structure of mice is more regionally homogeneous than that of
macaques. Besides, the multi-branch structures observed in some top mouse
brain-like neural networks provide computational evidence of parallel
processing streams in mice, and the different performance in fitting macaque
neural representations under different stimuli exhibits the functional
specialization of information processing in macaques. Taken together, our study
demonstrates that SNNs could serve as promising candidates to better model and
explain the functional hierarchy and mechanisms of the visual system.
- Abstract（参考訳）: 深層人工神経ネットワーク(ANN)は霊長類とネズミの視覚経路をモデル化する上で重要な役割を果たしている。
しかし、ニューロンの計算特性を生物学的に比較すると非常に単純化する。
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、スパイキングニューロンが生物学的ニューロンと同じようにスパイクの時系列で情報をエンコードするので、生物学的にもっとも有効なモデルだ。
しかし、深部snsモデルを用いた視覚経路の研究が不足している。
本研究では,視覚野を初めて深部snsでモデル化し,それに加えて,最先端の深部cnnとvitsの比較を行った。
3つの類似度指標を用いて、2つの種から収集された3つの神経データセットを3種類の刺激で神経表現類似度実験を行う。
広範な類似性分析に基づき,本研究は種間の機能的階層と機構についてさらに検討する。
SNNのほぼ全ての類似度スコアは、平均6.6%のCNNよりも高い。
最も類似度が高い層の深さは、マウスの皮質領域ではほとんど差がないが、マカク領域ではかなり異なるため、マウスの視覚処理構造はマカクより局所的に均質であることが示唆された。
さらに、マウス上層脳のようなニューラルネットワークで観察されるマルチブランチ構造は、マウスにおける並列処理ストリームの計算的証拠を提供し、異なる刺激下でのマカク神経表現の適合性は、マカクにおける情報処理の機能的特殊化を示す。
本研究は,SNNが視覚系の機能的階層と機構をモデル化し,説明するための有望な候補として機能することを示す。
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