論文の概要: A Goal-Driven Approach to Systems Neuroscience
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02704v1
- Date: Sun, 5 Nov 2023 16:37:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-07 16:17:09.370351
- Title: A Goal-Driven Approach to Systems Neuroscience
- Title（参考訳）: システム神経科学へのゴール駆動アプローチ
- Authors: Aran Nayebi
- Abstract要約: 人間と動物は、動的環境において様々な興味深い行動を示す。
私たちの脳が、こうした行動を可能にするために、どのようにしてこの密集した感覚情報を積極的に再構築するかは不明です。
我々は、ニューラルサーキットの統一構造モデルと機能モデルを生み出すことを約束する新しい解釈可能性の定義を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6451153531057985
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Humans and animals exhibit a range of interesting behaviors in dynamic
environments, and it is unclear how our brains actively reformat this dense
sensory information to enable these behaviors. Experimental neuroscience is
undergoing a revolution in its ability to record and manipulate hundreds to
thousands of neurons while an animal is performing a complex behavior. As these
paradigms enable unprecedented access to the brain, a natural question that
arises is how to distill these data into interpretable insights about how
neural circuits give rise to intelligent behaviors. The classical approach in
systems neuroscience has been to ascribe well-defined operations to individual
neurons and provide a description of how these operations combine to produce a
circuit-level theory of neural computations. While this approach has had some
success for small-scale recordings with simple stimuli, designed to probe a
particular circuit computation, often times these ultimately lead to disparate
descriptions of the same system across stimuli. Perhaps more strikingly, many
response profiles of neurons are difficult to succinctly describe in words,
suggesting that new approaches are needed in light of these experimental
observations. In this thesis, we offer a different definition of
interpretability that we show has promise in yielding unified structural and
functional models of neural circuits, and describes the evolutionary
constraints that give rise to the response properties of the neural population,
including those that have previously been difficult to describe individually.
We demonstrate the utility of this framework across multiple brain areas and
species to study the roles of recurrent processing in the primate ventral
visual pathway; mouse visual processing; heterogeneity in rodent medial
entorhinal cortex; and facilitating biological learning.
- Abstract（参考訳）: 人間と動物は動的環境において様々な興味深い行動を示しており、私たちの脳がこれらの行動を可能にするためにこの密集した感覚情報を積極的に再構成しているかは定かではない。
実験的な神経科学は、動物が複雑な行動をしている間に数百から数千のニューロンを記録・操作する能力に革命を起こしている。
これらのパラダイムが前例のない脳へのアクセスを可能にしているため、自然に生じる疑問は、これらのデータをどのようにして神経回路がインテリジェントな行動を引き起こすかに関する解釈可能な洞察に絞り込むかである。
システム神経科学における古典的なアプローチは、個々のニューロンに明確に定義された操作を割り当て、これらの操作がどのように結合して神経計算の回路レベル理論を生成するかを記述することである。
このアプローチは、単純な刺激による小さな記録に成功し、特定の回路計算を探索するために設計されたが、多くの場合、刺激を通して同じシステムが異なる記述に繋がる。
おそらく驚くべきことに、ニューロンの多くの応答プロファイルは言葉で簡潔に記述することは困難であり、これらの実験的な観察に照らして新しいアプローチが必要であることを示唆している。
この論文では、ニューラルネットワークの統一構造モデルと機能モデルの生成に期待できる解釈可能性の異なる定義を提供し、これまで個別に記述することが困難であったものを含む、ニューラルネットワークの応答特性を引き起こす進化的制約について述べる。
複数の脳領域や種にまたがるこの枠組みの有用性を実証し, 霊長類腹側視覚路における反復的処理, マウス視覚処理, 歯根内側皮質における不均一性, 生物学的学習の促進について検討した。
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