論文の概要: Simulation-based Inference for Model Parameterization on Analog
Neuromorphic Hardware
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16056v2
- Date: Mon, 20 Nov 2023 09:55:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-22 19:58:44.374137
- Title: Simulation-based Inference for Model Parameterization on Analog
Neuromorphic Hardware
- Title（参考訳）: アナログニューロモルフィックハードウェアにおけるモデルパラメータ化のためのシミュレーションベース推論
- Authors: Jakob Kaiser, Raphael Stock, Eric M\"uller, Johannes Schemmel,
Sebastian Schmitt
- Abstract要約: 本研究では、BrainScaleS-2システム上でエミュレートされた多成分ニューロンモデルのパラメータ化のための逐次的神経後部推定アルゴリズムの適合性について検討した。
SNPEアルゴリズムはシミュレーションに基づく推論手法のクラスに属し、モデルパラメータの後方分布を推定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.843681725117436
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The BrainScaleS-2 (BSS-2) system implements physical models of neurons as
well as synapses and aims for an energy-efficient and fast emulation of
biological neurons. When replicating neuroscientific experiments on BSS-2, a
major challenge is finding suitable model parameters. This study investigates
the suitability of the sequential neural posterior estimation (SNPE) algorithm
for parameterizing a multi-compartmental neuron model emulated on the BSS-2
analog neuromorphic system. The SNPE algorithm belongs to the class of
simulation-based inference methods and estimates the posterior distribution of
the model parameters; access to the posterior allows quantifying the confidence
in parameter estimations and unveiling correlation between model parameters.
For our multi-compartmental model, we show that the approximated posterior
agrees with experimental observations and that the identified correlation
between parameters fits theoretical expectations. Furthermore, as already shown
for software simulations, the algorithm can deal with high-dimensional
observations and parameter spaces when the data is generated by emulations on
BSS-2. These results suggest that the SNPE algorithm is a promising approach
for automating the parameterization and the analyzation of complex models,
especially when dealing with characteristic properties of analog neuromorphic
substrates, such as trial-to-trial variations or limited parameter ranges.
- Abstract（参考訳）: BrainScaleS-2 (BSS-2) システムは、ニューロンの物理的モデルとシナプスを実装し、エネルギー効率が高く高速な生体ニューロンのエミュレーションを目指している。
BSS-2で神経科学実験を複製する場合、適切なモデルパラメータを見つけることが大きな課題である。
本研究では,BSS-2アナログニューロモルフィックシステム上でエミュレートされた多成分ニューロンモデルのパラメータ化のためのSNPEアルゴリズムの有効性について検討した。
SNPEアルゴリズムはシミュレーションに基づく推論手法のクラスに属し,モデルパラメータの後方分布を推定する。
マルチコンパートメンタルモデルでは、近似後部は実験結果と一致し、パラメータ間の相関が理論的な期待に適合していることが示される。
さらに、ソフトウェアシミュレーションで示されているように、BSS-2のエミュレーションによってデータが生成される際には、高次元の観測やパラメータ空間を扱うことができる。
これらの結果から,SNPEアルゴリズムは,特に試行錯誤や限定パラメータ範囲などの類似ニューロモルフィック基板の特性を扱う場合,複雑なモデルのパラメータ化と解析を自動化する上で有望な手法であることが示唆された。
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