論文の概要: Connectivity structure and dynamics of nonlinear recurrent neural networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01969v3
- Date: Mon, 27 Oct 2025 01:18:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-28 17:41:21.297748
- Title: Connectivity structure and dynamics of nonlinear recurrent neural networks
- Title（参考訳）: 非線形リカレントニューラルネットワークの接続構造とダイナミクス
- Authors: David G. Clark, Owen Marschall, Alexander van Meegen, Ashok Litwin-Kumar,
- Abstract要約: ニューラルネットワークにおける接続構造が高次元集合活動をどのように形成するかを解析する理論を開発する。
単一ニューロンの活動では接続構造は見えず,集団活動は劇的に形成されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.038855001225826
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Studies of the dynamics of nonlinear recurrent neural networks often assume independent and identically distributed couplings, but large-scale connectomics data indicate that biological neural circuits exhibit markedly different connectivity properties. These include rapidly decaying singular-value spectra and structured singular-vector overlaps. Here, we develop a theory to analyze how these forms of structure shape high-dimensional collective activity in nonlinear recurrent neural networks. We first introduce the random-mode model, a random-matrix ensemble related to the singular-value decomposition that enables control over the spectrum and right-left mode overlaps. Then, using a novel path-integral calculation, we derive analytical expressions that reveal how connectivity structure affects features of collective dynamics: the dimension of activity, which quantifies the number of high-variance collective-activity fluctuations, and the temporal correlations that characterize the timescales of these fluctuations. We show that connectivity structure can be invisible in single-neuron activities while dramatically shaping collective activity. Furthermore, despite the nonlinear, high-dimensional nature of these networks, the dimension of activity depends on just two connectivity parameters -- the variance of the couplings and the effective rank of the coupling matrix, which quantifies the number of dominant rank-one connectivity components. We contrast the effects of single-neuron heterogeneity and low dimensional connectivity, making predictions about how z-scoring data affects the dimension of activity. Finally, we demonstrate the presence of structured overlaps between left and right modes in the Drosophila connectome, incorporate them into the theory, and show how they further shape collective dynamics.
- Abstract（参考訳）: 非線形リカレントニューラルネットワークのダイナミックスの研究は、独立結合と同一結合を仮定することが多いが、大規模なコネクトロミクスデータから、生物学的ニューラルネットワークは著しく異なる接続性を示すことが示されている。
これらは急速に崩壊する特異値スペクトルと構造化特異ベクトル重なりを含む。
本稿では, 非線形リカレントニューラルネットワークにおいて, これらの構造形状が高次元の集合活動をどのように形成するかを解析する理論を開発する。
まず、スペクトルと左右モードの重なりを制御可能な特異値分解に関するランダム行列アンサンブルであるランダムモードモデルを導入する。
そして,新しい経路積分計算を用いて,接続構造が集合力学の特徴にどのように影響するかを明らかにする解析式を導出する。高分散な集団活動変動の数を定量化する活動次元と,これらの変動の時間スケールを特徴付ける時間相関である。
単一ニューロンの活動では接続構造は見えず,集団活動は劇的に形成されている。
さらに、これらのネットワークの非線形で高次元の性質にもかかわらず、アクティビティの次元は2つの接続パラメータ(結合のばらつきと結合行列の効果的な階数)にのみ依存する。
我々は、単一ニューロンの不均一性と低次元接続の影響を対比し、z-scoringデータがアクティビティの次元にどのように影響するかを予測した。
最後に、ショウジョウバエのコネクトームの左右モード間の構造的重複の存在を示し、それらが理論に組み込まれ、さらに集団力学を形作るかを示す。
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