論文の概要: Neural Latent Aligner: Cross-trial Alignment for Learning Representations of Complex, Naturalistic Neural Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06443v1
• Date: Sat, 12 Aug 2023 02:35:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-15 17:22:59.045065
• Title: Neural Latent Aligner: Cross-trial Alignment for Learning Representations of Complex, Naturalistic Neural Data
• Title（参考訳）: neural latent aligner: 複雑で自然主義的なニューラルネットワークデータの学習表現のための対地的アライメント
• Authors: Cheol Jun Cho, Edward F. Chang, and Gopala K. Anumanchipalli
• Abstract要約: そこで本稿では, 複雑な振る舞いをよく拘束し, 行動に関連のある神経表現を見つけるために, 教師なし学習フレームワークNeural Latent Aligner(NLA)を提案する。 提案するフレームワークは, ベースラインよりも地上横断的な一貫した表現を学習し, 可視化すると, 試行錯誤による共有神経軌道が明らかにされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding the neural implementation of complex human behaviors is one of the major goals in neuroscience. To this end, it is crucial to find a true representation of the neural data, which is challenging due to the high complexity of behaviors and the low signal-to-ratio (SNR) of the signals. Here, we propose a novel unsupervised learning framework, Neural Latent Aligner (NLA), to find well-constrained, behaviorally relevant neural representations of complex behaviors. The key idea is to align representations across repeated trials to learn cross-trial consistent information. Furthermore, we propose a novel, fully differentiable time warping model (TWM) to resolve the temporal misalignment of trials. When applied to intracranial electrocorticography (ECoG) of natural speaking, our model learns better representations for decoding behaviors than the baseline models, especially in lower dimensional space. The TWM is empirically validated by measuring behavioral coherence between aligned trials. The proposed framework learns more cross-trial consistent representations than the baselines, and when visualized, the manifold reveals shared neural trajectories across trials.
• Abstract（参考訳）: 複雑な人間の行動の神経的実装を理解することは神経科学の主要な目標の1つである。 この目的のためには、行動の複雑さや信号のsnr(signal-to-ratio)が低いため、ニューラルネットワークの真の表現を見つけることが不可欠である。 そこで本研究では,複雑な振る舞いをよく拘束し,行動に関連のある神経表現を見つけるために,教師なし学習フレームワークNeural Latent Aligner(NLA)を提案する。 鍵となるアイデアは、裁判間の一貫性のある情報を学ぶために、繰り返し行われる試行をまたいで表現を調整することである。 さらに, 治験の時間的不均衡を解消するための新しい, 完全微分可能な時間ウォーピングモデル(twm)を提案する。 自然発声の頭蓋内皮質電図(ecog)に適用すると,本モデルはベースラインモデル,特に低次元空間におけるデコード行動に対する優れた表現を学習する。 TWMは、整列試行間の挙動コヒーレンスを測定することにより、実証的に検証される。 提案するフレームワークは, ベースラインよりも地上横断的な一貫した表現を学習し, 可視化すると, 実験全体での共有神経軌道を明らかにする。

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