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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03376v4
• Date: Tue, 24 Sep 2024 06:54:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 15:13:22.989514
• Title: Interpretable statistical representations of neural population dynamics and geometry
• Title（参考訳）: 神経集団動態と幾何学の解釈可能な統計的表現
• Authors: Adam Gosztolai, Robert L. Peach, Alexis Arnaudon, Mauricio Barahona, Pierre Vandergheynst,
• Abstract要約: そこで我々は,manifold dynamics を局所流れ場に分解し,それらを共通潜在空間にマッピングする表現学習手法 MARBLE を提案する。 シミュレーションされた非線形力学系,リカレントニューラルネットワーク,および霊長類および歯列類からの実験的単一ニューロン記録において,創発的低次元潜伏表現が発見された。 これらの表現はニューラルネットワークや動物間で一貫性があり、認知計算の堅牢な比較を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.459704414303749
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The dynamics of neuron populations commonly evolve on low-dimensional manifolds. Thus, we need methods that learn the dynamical processes over neural manifolds to infer interpretable and consistent latent representations. We introduce a representation learning method, MARBLE, that decomposes on-manifold dynamics into local flow fields and maps them into a common latent space using unsupervised geometric deep learning. In simulated non-linear dynamical systems, recurrent neural networks, and experimental single-neuron recordings from primates and rodents, we discover emergent low-dimensional latent representations that parametrise high-dimensional neural dynamics during gain modulation, decision-making, and changes in the internal state. These representations are consistent across neural networks and animals, enabling the robust comparison of cognitive computations. Extensive benchmarking demonstrates state-of-the-art within- and across-animal decoding accuracy of MARBLE compared with current representation learning approaches, with minimal user input. Our results suggest that manifold structure provides a powerful inductive bias to develop powerful decoding algorithms and assimilate data across experiments.
• Abstract（参考訳）: ニューロンの集団のダイナミクスは、低次元多様体上で一般的に進化する。 したがって、解釈可能かつ一貫した潜在表現を推論するために、ニューラル多様体上の動的過程を学ぶ方法が必要である。 そこで我々は,manifold dynamics を局所流れ場に分解する表現学習法 MARBLE を導入し,教師なしの幾何学的深層学習を用いて,それらを共通潜時空間にマッピングする。 シミュレーションされた非線形力学系, 繰り返しニューラルネットワーク, 霊長類および象牙類からの実験的な単一ニューロン記録において, 利得変調, 意思決定, 内部状態の変化の間に高次元神経力学をパラメトリーする創発的な低次元潜在表現が発見された。 これらの表現はニューラルネットワークや動物間で一貫性があり、認知計算の堅牢な比較を可能にする。 広範囲なベンチマークでは、MARBLEの最先端の内的および対人的デコード精度が、現在の表現学習アプローチと比較して、最小限のユーザ入力で示される。 この結果から, 多様体構造は, 強力な復号アルゴリズムを開発し, 実験間でデータを同化するために, 強力な帰納バイアスを与えることが示唆された。

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