論文の概要: Model-brain comparison using inter-animal transforms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.02523v1
• Date: Thu, 02 Oct 2025 19:51:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-06 16:35:52.153986
• Title: Model-brain comparison using inter-animal transforms
• Title（参考訳）: 動物間変換を用いたモデル脳比較
• Authors: Imran Thobani, Javier Sagastuy-Brena, Aran Nayebi, Jacob Prince, Rosa Cao, Daniel Yamins,
• Abstract要約: アニメーション間変換クラスに基づく比較手法を提案する。 我々はIATCを、ニューラルネットワークモデルのシミュレーションされた人口、マウスの個体数、ヒトの個体数という3つの設定で識別する。 IATCは神経活動の正確な予測を可能にすると同時に,メカニズム同定において高い特異性を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.272803181721709
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial neural network models have emerged as promising mechanistic models of the brain. However, there is little consensus on the correct method for comparing model activations to brain responses. Drawing on recent work in philosophy of neuroscience, we propose a comparison methodology based on the Inter-Animal Transform Class (IATC) - the strictest set of functions needed to accurately map neural responses between subjects in an animal population. Using the IATC, we can map bidirectionally between a candidate model's responses and brain data, assessing how well the model can masquerade as a typical subject using the same kinds of transforms needed to map across real subjects. We identify the IATC in three settings: a simulated population of neural network models, a population of mouse subjects, and a population of human subjects. We find that the IATC resolves detailed aspects of the neural mechanism, such as the non-linear activation function. Most importantly, we find that the IATC enables accurate predictions of neural activity while also achieving high specificity in mechanism identification, evidenced by its ability to separate response patterns from different brain areas while strongly aligning same-brain-area responses between subjects. In other words, the IATC is a proof-by-existence that there is no inherent tradeoff between the neural engineering goal of high model-brain predictivity and the neuroscientific goal of identifying mechanistically accurate brain models. Using IATC-guided transforms, we obtain new evidence in favor of topographical deep neural networks (TDANNs) as models of the visual system. Overall, the IATC enables principled model-brain comparisons, contextualizing previous findings about the predictive success of deep learning models of the brain, while improving upon previous approaches to model-brain comparison.
• Abstract（参考訳）: 人工ニューラルネットワークモデルは、脳の有望な力学モデルとして登場した。 しかし、モデルアクティベーションと脳反応を比較する正しい方法についてはほとんど合意が得られていない。 神経科学の哲学における最近の研究に基づいて,動物個体群における神経応答を正確にマッピングするために必要な,最も厳密な機能セットであるIATC(Inter-Animal Transform Class)に基づく比較手法を提案する。 IATCを使用することで、候補モデルの応答と脳データの間に双方向にマッピングすることができ、実際の対象を横断するのに必要な、同じ種類の変換を用いて、モデルが典型的対象としていかにうまくマスキングできるかを評価することができる。 我々はIATCを、ニューラルネットワークモデルのシミュレーションされた人口、マウスの個体数、ヒトの個体数という3つの設定で識別する。 IATCは非線形活性化機能などの神経機構の詳細な側面を解明する。 最も重要なことは、IATCが神経活動の正確な予測を可能にすると同時に、異なる脳領域から反応パターンを分離し、被験者間で同じ脳領域の反応を強く調整する能力によって、メカニズムの特定において高い特異性を達成できることである。 言い換えれば、IATCは、高モデル脳予測の神経工学的目標と、機械的に正確な脳モデルを特定するという神経科学的な目標との間には、固有のトレードオフがないという証明バイ存在の証明である。 IATC誘導型変換を用いて、視覚系のモデルとして、地形深部ニューラルネットワーク(TDANN)を支持する新たな証拠を得る。 全体として、IATCはモデル脳比較の原則化を可能にし、脳の深層学習モデルの予測成功に関する以前の知見を文脈化するとともに、モデル脳比較に対する以前のアプローチを改善している。

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