論文の概要: Emergent Bio-Functional Similarities in a Cortical-Spike-Train-Decoding Spiking Neural Network Facilitate Predictions of Neural Computation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07830v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 12:06:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-15 15:22:08.787657
• Title: Emergent Bio-Functional Similarities in a Cortical-Spike-Train-Decoding Spiking Neural Network Facilitate Predictions of Neural Computation
• Title（参考訳）: 皮質-スパイク-トレイン-デコード・スパイキングニューラルネットワークの神経計算予測における創発的バイオファンクション類似性
• Authors: Tengjun Liu, Yansong Chua, Yiwei Zhang, Yuxiao Ning, Pengfu Liu, Guihua Wan, Zijun Wan, Shaomin Zhang, Weidong Chen
• Abstract要約: モーターSRNNは霊長類の神経モーター回路にインスパイアされた、ゴール駆動のスパイクニューラルネットワークである。 サルの一次運動野からスパイクトレインをデコードする。 単一ニューロン、個体群、回路レベルでの生体機能的類似性を生み出し、生物学的信頼性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.732362647155579
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite its better bio-plausibility, goal-driven spiking neural network (SNN) has not achieved applicable performance for classifying biological spike trains, and showed little bio-functional similarities compared to traditional artificial neural networks. In this study, we proposed the motorSRNN, a recurrent SNN topologically inspired by the neural motor circuit of primates. By employing the motorSRNN in decoding spike trains from the primary motor cortex of monkeys, we achieved a good balance between classification accuracy and energy consumption. The motorSRNN communicated with the input by capturing and cultivating more cosine-tuning, an essential property of neurons in the motor cortex, and maintained its stability during training. Such training-induced cultivation and persistency of cosine-tuning was also observed in our monkeys. Moreover, the motorSRNN produced additional bio-functional similarities at the single-neuron, population, and circuit levels, demonstrating biological authenticity. Thereby, ablation studies on motorSRNN have suggested long-term stable feedback synapses contribute to the training-induced cultivation in the motor cortex. Besides these novel findings and predictions, we offer a new framework for building authentic models of neural computation.
• Abstract（参考訳）: バイオプルーサビリティが向上したにもかかわらず、目標駆動スパイクニューラルネットワーク(snn)は生物学的スパイクトレインの分類に応用可能な性能を得られておらず、従来の人工ニューラルネットワークと比較して生物機能的な類似性はほとんど示されていない。 本研究では,霊長類の神経モーター回路にインスパイアされたSNNトポロジカルリカレントSNNモータSRNNを提案する。 サルの一次運動野からのスパイク列車の復号にモーターSRNNを用い,分類精度とエネルギー消費のバランスが良好であった。 motorsrnnは、運動野のニューロンの必須特性であるより多くのコサインチューニングを捕捉して培養することで入力と通信し、トレーニング中にその安定性を維持した。 サルでは,コサインチューニングの訓練による栽培と持続性も観察された。 さらに、モーターSRNNは、単一ニューロン、集団、回路レベルで追加の生体機能的類似性を生み出し、生物学的信頼性を示した。 これにより, 運動野における長期安定フィードバックシナプスがトレーニング誘発培養に寄与することが示唆された。 これらの新たな発見と予測に加えて,神経計算の真のモデルを構築するための新しいフレームワークを提供する。

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