論文の概要: Population Transformer: Learning Population-level Representations of Neural Activity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03044v4
• Date: Fri, 28 Mar 2025 06:43:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-31 15:06:05.464063
• Title: Population Transformer: Learning Population-level Representations of Neural Activity
• Title（参考訳）: 人口変換器:神経活動の集団レベルの表現を学習する
• Authors: Geeling Chau, Christopher Wang, Sabera Talukder, Vighnesh Subramaniam, Saraswati Soedarmadji, Yisong Yue, Boris Katz, Andrei Barbu,
• Abstract要約: 本稿では,大規模なニューラル記録の任意のアンサンブルのための集団レベルの符号を学習する自己教師型フレームワークを提案する。 我々は、ニューラルネットワークの時系列データ、すなわち、被験者とデータセット間のスパースと可変電極分布でモデルをスケーリングする際の重要な課題に対処する。 マルチチャネルの頭蓋内データの復号化と解釈性を改善するために,事前訓練したPopTもリリースしています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.18788640048468
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a self-supervised framework that learns population-level codes for arbitrary ensembles of neural recordings at scale. We address key challenges in scaling models with neural time-series data, namely, sparse and variable electrode distribution across subjects and datasets. The Population Transformer (PopT) stacks on top of pretrained temporal embeddings and enhances downstream decoding by enabling learned aggregation of multiple spatially-sparse data channels. The pretrained PopT lowers the amount of data required for downstream decoding experiments, while increasing accuracy, even on held-out subjects and tasks. Compared to end-to-end methods, this approach is computationally lightweight, while achieving similar or better decoding performance. We further show how our framework is generalizable to multiple time-series embeddings and neural data modalities. Beyond decoding, we interpret the pretrained and fine-tuned PopT models to show how they can be used to extract neuroscience insights from large amounts of data. We release our code as well as a pretrained PopT to enable off-the-shelf improvements in multi-channel intracranial data decoding and interpretability. Code is available at https://github.com/czlwang/PopulationTransformer.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模なニューラル記録の任意のアンサンブルのための集団レベルの符号を学習する自己教師型フレームワークを提案する。 我々は、ニューラルネットワークの時系列データ、すなわち、被験者とデータセット間のスパースと可変電極分布でモデルをスケーリングする際の重要な課題に対処する。 Population Transformer (PopT)スタックは、事前訓練された時間埋め込みの上に構築され、複数の空間的にスパースなデータチャネルの学習的な集約を可能にすることで、下流デコーディングを強化する。 事前訓練されたPopTは、ダウンストリーム復号実験に必要なデータ量を削減し、保持対象やタスクに対しても精度を向上する。 エンドツーエンドの手法と比較して、このアプローチは計算量的に軽量であり、類似あるいはより良い復号性能を実現している。 さらに、我々のフレームワークが複数の時系列埋め込みとニューラルデータモダリティにどのように一般化できるかを示す。 復号化以外にも、トレーニング済みおよび微調整済みのPopTモデルを解釈して、大量のデータから神経科学的な洞察を抽出する方法を示す。 マルチチャネルの頭蓋内データの復号化と解釈性を改善するために,事前訓練したPopTもリリースしています。 コードはhttps://github.com/czlwang/PopulationTransformer.comで入手できる。

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