論文の概要: Neuroformer: Multimodal and Multitask Generative Pretraining for Brain Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00136v1
• Date: Tue, 31 Oct 2023 20:17:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 15:45:40.877855
• Title: Neuroformer: Multimodal and Multitask Generative Pretraining for Brain Data
• Title（参考訳）: Neuroformer:脳データのためのマルチモーダルおよびマルチタスク生成準備
• Authors: Antonis Antoniades, Yiyi Yu, Joseph Canzano, William Wang, Spencer LaVere Smith
• Abstract要約: 最先端のシステム神経科学実験は大規模なマルチモーダルデータを生み出し、これらのデータセットは分析のための新しいツールを必要とする。 視覚領域と言語領域における大きな事前学習モデルの成功に触発されて、我々は大規模な細胞分解性神経スパイクデータの解析を自己回帰生成問題に再構成した。 我々はまず、シミュレーションデータセットでNeuroformerを訓練し、本質的なシミュレートされた神経回路の動作を正確に予測し、方向を含む基盤となる神経回路の接続性を推定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.712362524473752
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: State-of-the-art systems neuroscience experiments yield large-scale multimodal data, and these data sets require new tools for analysis. Inspired by the success of large pretrained models in vision and language domains, we reframe the analysis of large-scale, cellular-resolution neuronal spiking data into an autoregressive spatiotemporal generation problem. Neuroformer is a multimodal, multitask generative pretrained transformer (GPT) model that is specifically designed to handle the intricacies of data in systems neuroscience. It scales linearly with feature size, can process an arbitrary number of modalities, and is adaptable to downstream tasks, such as predicting behavior. We first trained Neuroformer on simulated datasets, and found that it both accurately predicted simulated neuronal circuit activity, and also intrinsically inferred the underlying neural circuit connectivity, including direction. When pretrained to decode neural responses, the model predicted the behavior of a mouse with only few-shot fine-tuning, suggesting that the model begins learning how to do so directly from the neural representations themselves, without any explicit supervision. We used an ablation study to show that joint training on neuronal responses and behavior boosted performance, highlighting the model's ability to associate behavioral and neural representations in an unsupervised manner. These findings show that Neuroformer can analyze neural datasets and their emergent properties, informing the development of models and hypotheses associated with the brain.
• Abstract（参考訳）: 最先端のシステム神経科学実験は大規模なマルチモーダルデータを生み出し、これらのデータセットは分析のための新しいツールを必要とする。 視覚領域と言語領域における大きな事前学習モデルの成功に触発されて、我々は大規模な細胞分解性神経スパイクデータを自己回帰時空間生成問題に再編成した。 neuroformer(ニューロフォーマー)は、システムの神経科学におけるデータの複雑さを扱うために特別に設計されたマルチモーダル、マルチタスク生成前訓練トランスフォーマー(gpt)モデルである。 機能サイズと線形にスケールし、任意の数のモダリティを処理でき、振る舞いの予測のような下流タスクに適応できる。 最初にシミュレーションデータセットでニューロフォーマーを訓練したところ、シミュレーションされた神経回路の活動を正確に予測しただけでなく、方向を含む基礎となる神経回路接続を内在的に推測した。 神経反応をデコードするために事前訓練されたとき、モデルはほんの数ショットの微調整でマウスの振る舞いを予測し、モデルが明示的に監督することなく、神経表現自身から直接それを行う方法を学習し始めることを示唆した。 我々は,神経反応と行動に関する共同トレーニングが,モデルが非教師的方法で行動表現と神経表現を関連付ける能力を高めることを示すために,アブレーション研究を使用した。 これらの結果は、ニューロフォーマーが神経データセットとその創発的特性を分析し、脳に関連するモデルや仮説の発達を知らせることができることを示している。

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