論文の概要: Interpretable statistical representations of neural population dynamics and geometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03376v2
• Date: Sun, 14 May 2023 08:13:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-16 22:49:49.621761
• Title: Interpretable statistical representations of neural population dynamics and geometry
• Title（参考訳）: 神経集団の動態と幾何学の解釈可能な統計表現
• Authors: Adam Gosztolai, Robert L. Peach, Alexis Arnaudon, Mauricio Barahona, Pierre Vandergheynst
• Abstract要約: 非線型力学系を表現するための教師なし幾何学的深層学習フレームワークを提案する。 本手法は,計測軌跡に基づく力学の非バイアス比較に対して,ロバストな幾何認識あるいは幾何非依存表現を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.867247349906909
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The dynamics of neuron populations during diverse tasks often evolve on low-dimensional manifolds. However, it remains challenging to discern the contributions of geometry and dynamics for encoding relevant behavioural variables. Here, we introduce an unsupervised geometric deep learning framework for representing non-linear dynamical systems based on statistical distributions of local phase portrait features. Our method provides robust geometry-aware or geometry-agnostic representations for the unbiased comparison of dynamics based on measured trajectories. We demonstrate that our statistical representation can generalise across neural network instances to discriminate computational mechanisms, obtain interpretable embeddings of neural dynamics in a primate reaching task with geometric correspondence to hand kinematics, and develop a decoding algorithm with state-of-the-art accuracy. Our results highlight the importance of using the intrinsic manifold structure over temporal information to develop better decoding algorithms and assimilate data across experiments.
• Abstract（参考訳）: 多様なタスク中のニューロン集団のダイナミクスは、しばしば低次元多様体上で進化する。 しかし、関連する行動変数をエンコーディングするための幾何学と力学の貢献を理解することは依然として困難である。 本稿では,局所相ポートレート特徴の統計的分布に基づく非線形力学系を表現するための教師なし幾何深層学習フレームワークを提案する。 本手法は,計測軌跡に基づく力学の非バイアス比較のためのロバストな幾何認識あるいは幾何非依存表現を提供する。 提案手法は,計算機構を識別するためにニューラルネットワークのインスタンスを一般化し,手指運動学と幾何学的対応を持つ霊長類到達課題における神経力学の解釈可能な組込みを求め,最先端精度の復号アルゴリズムを開発した。 本研究は,時間的情報よりも本質的多様体構造を用い,より優れた復号アルゴリズムを開発し,実験間でデータを同化することの重要性を浮き彫りにする。

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