論文の概要: Modeling dynamic neural activity by combining naturalistic video stimuli and stimulus-independent latent factors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16136v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 16:01:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:17:08.356823
• Title: Modeling dynamic neural activity by combining naturalistic video stimuli and stimulus-independent latent factors
• Title（参考訳）: 自然なビデオ刺激と刺激非依存性潜伏因子を組み合わせた動的神経活動のモデル化
• Authors: Finn Schmidt, Suhas Shrinivasan, Polina Turishcheva, Fabian H. Sinz,
• Abstract要約: 本稿では,刺激非依存の潜伏因子とともに映像入力を組み込んだ確率論的モデルを提案する。 マウスV1ニューロン反応のトレーニングとテストを行った結果、ビデオのみのモデルよりもログライクな結果が得られた。 その結果,学習した潜伏因子はマウスの行動と強く相関していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.967290675400836
• License:
• Abstract: Understanding how the brain processes dynamic natural stimuli remains a fundamental challenge in neuroscience. Current dynamic neural encoding models either take stimuli as input but ignore shared variability in neural responses, or they model this variability by deriving latent embeddings from neural responses or behavior while ignoring the visual input. To address this gap, we propose a probabilistic model that incorporates video inputs along with stimulus-independent latent factors to capture variability in neuronal responses, predicting a joint distribution for the entire population. After training and testing our model on mouse V1 neuronal responses, we found that it outperforms video-only models in terms of log-likelihood and achieves further improvements when conditioned on responses from other neurons. Furthermore, we find that the learned latent factors strongly correlate with mouse behavior, although the model was trained without behavior data.
• Abstract（参考訳）: 脳がどのようにダイナミックな自然刺激を処理するかを理解することは、神経科学の根本的な課題である。 現在の動的ニューラルエンコーディングモデルは、入力として刺激を受けるが、ニューラルレスポンスの共有変数を無視するか、あるいは視覚入力を無視しながら、ニューラルレスポンスや行動から潜伏埋め込みを導出することで、この変動をモデル化する。 このギャップに対処するために,映像入力と刺激非依存の潜伏因子を組み込んだ確率論的モデルを提案する。 マウスV1ニューロンの反応をトレーニングし、実験した結果、ビデオのみのモデルよりもログライクで優れており、他のニューロンからの反応を条件づけた場合、さらなる改善が達成されることがわかった。 さらに,学習した潜伏因子はマウスの行動と強く相関していることがわかった。

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