論文の概要: The Gaussian-Linear Hidden Markov model: a Python package
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07151v1
- Date: Tue, 12 Dec 2023 10:41:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-13 16:23:19.043451
- Title: The Gaussian-Linear Hidden Markov model: a Python package
- Title（参考訳）: Gaussian-Linear Hidden Markovモデル:Pythonパッケージ
- Authors: Diego Vidaurre, Nick Y. Larsen, Laura Masaracchia, Lenno R.P.T
Ruijters, Sonsoles Alonso, Christine Ahrends and Mark W. Woolrich
- Abstract要約: GLHMMは、ガウス状態分布を柔軟にパラメータ化するために線形回帰を用いる一般的なフレームワークである。
GLHMMは統計テストとサンプル外予測を重視したPythonツールボックスとして実装されている。
デモでは、fMRI、脳電図、脳磁図、瞳孔計の例を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.06597195879147556
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: We propose the Gaussian-Linear Hidden Markov model (GLHMM), a generalisation
of different types of HMMs commonly used in neuroscience. In short, the GLHMM
is a general framework where linear regression is used to flexibly parameterise
the Gaussian state distribution, thereby accommodating a wide range of uses
-including unsupervised, encoding and decoding models. GLHMM is implemented as
a Python toolbox with an emphasis on statistical testing and out-of-sample
prediction -i.e. aimed at finding and characterising brain-behaviour
associations. The toolbox uses a stochastic variational inference approach,
enabling it to handle large data sets at reasonable computational time.
Overall, the approach can be applied to several data modalities, including
animal recordings or non-brain data, and applied over a broad range of
experimental paradigms. For demonstration, we show examples with fMRI,
electrocorticography, magnetoencephalo-graphy and pupillometry.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,神経科学でよく用いられるHMMの多種多型を一般化したGaussian-Linear Hidden Markovモデル(GLHMM)を提案する。
つまり、GLHMMは、線形回帰を用いてガウス状態分布を柔軟にパラメータ化し、非教師なし、エンコーディング、デコードモデルを含む幅広い用途を収容する一般的なフレームワークである。
glhmmはpythonツールボックスとして実装されており、統計的テストとサンプル外の予測に重点を置いている。
このツールボックスは確率的変分推論アプローチを使用しており、妥当な計算時間で巨大なデータセットを処理できる。
全体として、このアプローチは動物の記録や脳以外のデータを含むいくつかのデータモダリティに適用でき、幅広い実験パラダイムに適用できる。
実演では, fmri, 皮質電図, 脳磁図, 瞳孔計測の例を示す。
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