論文の概要: Spectral Analysis of Representational Similarity with Limited Neurons

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19648v1
• Date: Thu, 27 Feb 2025 00:35:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:55:38.943173
• Title: Spectral Analysis of Representational Similarity with Limited Neurons
• Title（参考訳）: 限られたニューロンとの表現的類似性のスペクトル解析
• Authors: Hyunmo Kang, Abdulkadir Canatar, SueYeon Chung,
• Abstract要約: 有限ニューロンサンプリングは、固有ベクトル非局在化による類似性を系統的に過小評価する。 個体群レベルでの類似性を推定し,小さなニューロンサンプルでも正確な分析が可能となった。 我々の理論は, 有限サンプリング制約下でのニューラルネットワーク解釈の実践的戦略として, 合成データセットと実データセットで検証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.221463022776095
• License:
• Abstract: Measuring representational similarity between neural recordings and computational models is challenging due to constraints on the number of neurons that can be recorded simultaneously. In this work, we investigate how such limitations affect similarity measures, focusing on Canonical Correlation Analysis (CCA) and Centered Kernel Alignment (CKA). Leveraging tools from Random Matrix Theory, we develop a predictive spectral framework for these measures and demonstrate that finite neuron sampling systematically underestimates similarity due to eigenvector delocalization. To overcome this, we introduce a denoising method to infer population-level similarity, enabling accurate analysis even with small neuron samples. Our theory is validated on synthetic and real datasets, offering practical strategies for interpreting neural data under finite sampling constraints.
• Abstract（参考訳）: ニューラル記録と計算モデルとの表現的類似性の測定は、同時に記録できるニューロンの数に制約があるため困難である。 本研究では,CCA(Canonical correlation Analysis)とCKA(Centered Kernel Alignment)に着目し,そのような制限が類似度にどのように影響するかを検討する。 ランダム行列理論のツールを活用し、これらの測定のための予測スペクトルフレームワークを開発し、有限ニューロンサンプリングが固有ベクトル非局在化による類似性を体系的に過小評価することを実証する。 そこで本研究では, 個体群レベルでの類似性を推定し, 小さなニューロンサンプルにおいても正確な解析が可能となるデノナイジング手法を提案する。 我々の理論は, 有限サンプリング制約下でのニューラルネットワーク解釈の実践的戦略として, 合成データセットと実データセットで検証されている。

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