論文の概要: Revealing higher-order neural representations of uncertainty with the Noise Estimation through Reinforcement-based Diffusion (NERD) model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.14333v2
• Date: Wed, 25 Jun 2025 19:04:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-27 15:38:00.158737
• Title: Revealing higher-order neural representations of uncertainty with the Noise Estimation through Reinforcement-based Diffusion (NERD) model
• Title（参考訳）: 強化型拡散(NERD)モデルによる騒音推定の不確かさの高次神経表現の探索
• Authors: Hojjat Azimi Asrari, Megan A. K. Peters,
• Abstract要約: ノイズ予測」HORは、脳が自身のノイズについて学ぶ必要があるかもしれないタスクのニューラルデータを用いて研究する。 本研究は, 強化型拡散モデルによる騒音推定手法を開発し, 応用するものである。
• 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: Studies often aim to reveal ``first-order" representations (FORs), which encode aspects of an observer's environment, such as contents or structure. A less-common target is ``higher-order" representations (HORs), which are ``about" FORs -- e.g., their strength or uncertainty -- and which may contribute to learning. HORs about uncertainty are unlikely to be direct ``read-outs" of FOR characteristics, instead reflecting noisy estimation processes incorporating prior expectations about uncertainty, but how the brain represents such expected uncertainty distributions remains largely unexplored. Here, we study ``noise expectation" HORs using neural data from a task which may require the brain to learn about its own noise: decoded neurofeedback, wherein human subjects learn to volitionally produce target neural patterns. We develop and apply a Noise Estimation through Reinforcement-based Diffusion (NERD) model to characterize how brains may undertake this process, and show that NERD offers high explanatory power for human behavior.
• Abstract（参考訳）: コンテントや構造などのオブザーバの環境の側面をエンコードする「第1次」表現(FORs)をしばしば明らかにすることを目的としている。あまり一般的ではないターゲットは「高次」表現(HORs)であり、これは" `about" Fors --eg、その強さまたは不確実性 -- であり、学習に寄与する可能性がある。不確実性に関するHORは、FOR特性の「"read-outs" とは言い難い。代わりに、不確実性に関する事前の期待を反映したノイズのある推定プロセスを反映するが、脳がどのようにしてそのような不確実性分布を表わすのかは明らかにされていない。 本稿では,脳のノイズを学習するために,脳からのニューラルデータを用いた「ノイズ予測」法について検討する。 本研究では, 強化型拡散(NERD)モデルによる騒音推定手法を開発し, 人間の行動に高い説明力を与えることを示す。

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