論文の概要: Learning Task-Agnostic Motifs to Capture the Continuous Nature of Animal Behavior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.15190v2
• Date: Thu, 02 Oct 2025 08:59:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 14:32:17.076283
• Title: Learning Task-Agnostic Motifs to Capture the Continuous Nature of Animal Behavior
• Title（参考訳）: 動物行動の連続的性質を捉えるタスク非依存モチーフの学習
• Authors: Jiyi Wang, Jingyang Ke, Bo Dai, Anqi Wu,
• Abstract要約: 動作の潜在基底関数として解釈可能なモチーフセットを明らかにするフレームワークであるモチーフベースの連続力学(MCD)発見を導入する。 我々は,マルチタスクグリッドワールド,迷路ナビゲーションタスク,動物行動の自由移動に対するMDDの有効性を検証した。 基本的な運動モチーフの動的組み合わせから複雑な動物の行動がどのように出現するかを生成的に説明することにより、我々のアプローチは自然行動の定量的研究を進めていく。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.963015604017466
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Animals flexibly recombine a finite set of core motor motifs to meet diverse task demands, but existing behavior segmentation methods oversimplify this process by imposing discrete syllables under restrictive generative assumptions. To better capture the continuous structure of behavior generation, we introduce motif-based continuous dynamics (MCD) discovery, a framework that (1) uncovers interpretable motif sets as latent basis functions of behavior by leveraging representations of behavioral transition structure, and (2) models behavioral dynamics as continuously evolving mixtures of these motifs. We validate MCD on a multi-task gridworld, a labyrinth navigation task, and freely moving animal behavior. Across settings, it identifies reusable motif components, captures continuous compositional dynamics, and generates realistic trajectories beyond the capabilities of traditional discrete segmentation models. By providing a generative account of how complex animal behaviors emerge from dynamic combinations of fundamental motor motifs, our approach advances the quantitative study of natural behavior.
• Abstract（参考訳）: 動物は、様々なタスク要求を満たすために、有限個のコアモーターモチーフを柔軟に再結合するが、既存の振る舞いセグメンテーション法は、限定的な生成仮定の下で離散音節を挿入することで、このプロセスを単純化する。 動作生成の連続的構造をよりよく把握するために,(1)解釈可能なモチーフ集合を動作の潜在基底関数として発見するフレームワークであるモチーフベースの連続力学(MCD)発見を導入し,(2)これらのモチーフの連続的な混合として挙動ダイナミクスをモデル化する。 我々は,マルチタスクグリッドワールド,迷路ナビゲーションタスク,動物行動の自由移動に対するMDDの有効性を検証した。 設定全体にわたって、再利用可能なモチーフコンポーネントを特定し、連続的な構成ダイナミクスをキャプチャし、従来の離散セグメンテーションモデルの能力を超えた現実的な軌道を生成する。 基本的な運動モチーフの動的組み合わせから複雑な動物の行動がどのように出現するかを生成的に説明することにより、我々のアプローチは自然行動の定量的研究を進めていく。

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