論文の概要: Comparing noisy neural population dynamics using optimal transport distances

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14421v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 00:20:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:30:40.265572
• Title: Comparing noisy neural population dynamics using optimal transport distances
• Title（参考訳）: 最適輸送距離を用いた雑音性ニューラル人口動態の比較
• Authors: Amin Nejatbakhsh, Victor Geadah, Alex H. Williams, David Lipshutz,
• Abstract要約: 既存のメトリクスは、ノイズのある動的応答を持つニューラルネットワーク間の重要な違いを捉えるのに失敗する可能性があることを示す。 次に,雑音性ニューラルトラジェクトリの幾何を比較するためのメトリクスを提案する。 本研究では,運動系の異なる領域における神経応答モデルの比較と,テキスト・ツー・イメージ合成における潜時拡散モデルのダイナミクスの比較を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.459101467083055
• License:
• Abstract: Biological and artificial neural systems form high-dimensional neural representations that underpin their computational capabilities. Methods for quantifying geometric similarity in neural representations have become a popular tool for identifying computational principles that are potentially shared across neural systems. These methods generally assume that neural responses are deterministic and static. However, responses of biological systems, and some artificial systems, are noisy and dynamically unfold over time. Furthermore, these characteristics can have substantial influence on a system's computational capabilities. Here, we demonstrate that existing metrics can fail to capture key differences between neural systems with noisy dynamic responses. We then propose a metric for comparing the geometry of noisy neural trajectories, which can be derived as an optimal transport distance between Gaussian processes. We use the metric to compare models of neural responses in different regions of the motor system and to compare the dynamics of latent diffusion models for text-to-image synthesis.
• Abstract（参考訳）: 生物学的および人工的なニューラルシステムは、その計算能力の基盤となる高次元のニューラル表現を形成する。 神経表現における幾何学的類似性を定量化する手法は、ニューラルネットワーク間で共有される可能性のある計算原理を識別するための一般的なツールとなっている。 これらの手法は一般に神経反応が決定論的で静的であると仮定する。 しかしながら、生物学的システムやいくつかの人工システムの反応は、時間とともにうるさく、動的に展開される。 さらに、これらの特性はシステムの計算能力に大きな影響を与える可能性がある。 ここでは、既存のメトリクスが、ノイズのある動的応答を持つニューラルネットワーク間の重要な違いを捉えていないことを実証する。 次に,ガウス過程間の最適な輸送距離として導出できる雑音性ニューラルトラジェクトリの幾何を比較するための計量法を提案する。 本研究では,運動系の異なる領域における神経応答モデルの比較と,テキスト・ツー・イメージ合成における潜時拡散モデルのダイナミクスの比較を行う。

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