論文の概要: Exploring Biological Neuronal Correlations with Quantum Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09125v1
• Date: Fri, 13 Sep 2024 18:00:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-17 22:09:06.822435
• Title: Exploring Biological Neuronal Correlations with Quantum Generative Models
• Title（参考訳）: 量子生成モデルによる生物学的神経相関の探索
• Authors: Vinicius Hernandes, Eliska Greplova,
• Abstract要約: 生体神経活動の空間的・時間的相関を捉える合成データを生成するための量子生成モデルフレームワークを提案する。 本モデルは,従来の手法に比べてトレーニング可能なパラメータが少なく,信頼性の高い結果が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding of how biological neural networks process information is one of the biggest open scientific questions of our time. Advances in machine learning and artificial neural networks have enabled the modeling of neuronal behavior, but classical models often require a large number of parameters, complicating interpretability. Quantum computing offers an alternative approach through quantum machine learning, which can achieve efficient training with fewer parameters. In this work, we introduce a quantum generative model framework for generating synthetic data that captures the spatial and temporal correlations of biological neuronal activity. Our model demonstrates the ability to achieve reliable outcomes with fewer trainable parameters compared to classical methods. These findings highlight the potential of quantum generative models to provide new tools for modeling and understanding neuronal behavior, offering a promising avenue for future research in neuroscience.
• Abstract（参考訳）: 生物学的ニューラルネットワークがどのように情報を処理しているかを理解することは、私たちの時代の最もオープンな科学的な疑問の1つです。 機械学習とニューラルネットワークの進歩により、神経行動のモデリングが可能になったが、古典的なモデルは多くの場合、解釈可能性の複雑な多くのパラメータを必要とする。 量子コンピューティングは、少ないパラメータで効率的なトレーニングを実現できる量子機械学習を通じて代替的なアプローチを提供する。 本研究では,生体神経活動の空間的および時間的相関を捉える合成データを生成するための量子生成モデルフレームワークを提案する。 本モデルは,従来の手法に比べてトレーニング可能なパラメータが少なく,信頼性の高い結果が得られることを示す。 これらの知見は、ニューロンの振る舞いをモデリングし理解するための新しいツールを提供するための量子生成モデルの可能性を強調し、将来の神経科学研究への道のりを提供する。

関連論文リスト

• Neuroformer: Multimodal and Multitask Generative Pretraining for Brain Data [3.46029409929709]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-31T20:17:32Z)
• A Neuro-mimetic Realization of the Common Model of Cognition via Hebbian Learning and Free Energy Minimization [55.11642177631929]
  大規模なニューラル生成モデルは、意味的に豊富なテキストのパスを合成したり、複雑な画像を生成することができる。 我々はコモン・モデル・オブ・コグニティブ・ニューラル・ジェネレーティブ・システムについて論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-14T23:28:48Z)
• The Expressive Leaky Memory Neuron: an Efficient and Expressive Phenomenological Neuron Model Can Solve Long-Horizon Tasks [64.08042492426992]
  本稿では,脳皮質ニューロンの生物学的モデルであるExpressive Memory(ELM)ニューロンモデルを紹介する。 ELMニューロンは、上記の入力-出力関係を1万以下のトレーニング可能なパラメータと正確に一致させることができる。 本稿では,Long Range Arena(LRA)データセットなど,時間構造を必要とするタスクで評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-14T13:34:13Z)
• Contrastive-Signal-Dependent Plasticity: Self-Supervised Learning in Spiking Neural Circuits [61.94533459151743]
  この研究は、スパイキングネットワークのシナプスを調整するための神経生物学的に動機づけられたスキームを設計することの課題に対処する。 我々の実験シミュレーションは、繰り返しスパイクネットワークを訓練する際、他の生物学的に証明可能なアプローチに対して一貫した優位性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-30T02:40:28Z)
• Physically constrained neural networks to solve the inverse problem for neuron models [0.29005223064604074]
  システム生物学とシステム神経生理学は、生体医学科学における多くの重要な応用のための強力なツールである。 ディープニューラルネットワークの分野における最近の進歩は、非線形で普遍的な近似を定式化する可能性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-24T12:51:15Z)
• Spatiotemporal Patterns in Neurobiology: An Overview for Future Artificial Intelligence [0.0]
  我々は,ネットワーク相互作用から生じる機能を明らかにする上で,計算モデルが重要なツールであると主張している。 ここでは、スパイキングニューロン、統合ニューロン、発火ニューロンを含むいくつかのモデルのクラスについてレビューする。 これらの研究は、人工知能アルゴリズムの今後の発展と、脳のプロセスの理解の検証に役立つことを願っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-29T10:28:01Z)
• EINNs: Epidemiologically-Informed Neural Networks [75.34199997857341]
  本稿では,疫病予測のための新しい物理インフォームドニューラルネットワークEINNを紹介する。 メカニスティックモデルによって提供される理論的柔軟性と、AIモデルによって提供されるデータ駆動表現性の両方を活用する方法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-21T18:59:03Z)
• Evolving spiking neuron cellular automata and networks to emulate in vitro neuronal activity [0.0]
  我々は生体内における生体ニューロンの行動パターンをエミュレートするスパイキング神経系を生産する。 我々のモデルは、ネットワーク全体の同期レベルを生成できた。 トップパフォーマンスモデルのゲノムは、生成した活動の複雑さを決定する上で、モデル内の接続の興奮性と密度が重要な役割を果たすことを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-15T17:55:04Z)
• Mapping and Validating a Point Neuron Model on Intel's Neuromorphic Hardware Loihi [77.34726150561087]
  インテルの第5世代ニューロモルフィックチップ「Loihi」の可能性について検討する。 Loihiは、脳内のニューロンをエミュレートするスパイキングニューラルネットワーク(SNN)という新しいアイデアに基づいている。 Loihiは従来のシミュレーションを非常に効率的に再現し、ネットワークが大きくなるにつれて、時間とエネルギーの両方のパフォーマンスにおいて顕著にスケールする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-22T16:52:51Z)
• The Neural Coding Framework for Learning Generative Models [91.0357317238509]
  本稿では,脳の予測処理理論に触発された新しい神経生成モデルを提案する。 同様に、私たちの生成モデルにおける人工ニューロンは、隣接するニューロンが何をするかを予測し、予測が現実にどの程度一致するかに基づいてパラメータを調整します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-07T01:20:38Z)
• A multi-agent model for growing spiking neural networks [0.0]
  このプロジェクトでは、学習メカニズムとして、スパイキングニューラルネットワークのニューロン間の接続を拡大するためのルールについて検討している。 シミュレーション環境での結果は、与えられたパラメータセットに対して、テストされた関数を再現するトポロジに到達可能であることを示した。 このプロジェクトはまた、モデルパラメーターに最適な値を得るために、遺伝的アルゴリズムのようなテクニックを使用するための扉を開く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-21T15:11:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。