論文の概要: Implicit Behavioral Decoding from Next-Step Spike Forecasts at Population Scale
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.12999v1
- Date: Wed, 13 May 2026 04:55:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-14 23:30:27.818334
- Title: Implicit Behavioral Decoding from Next-Step Spike Forecasts at Population Scale
- Title（参考訳）: 人口規模における次のステップスパイク予測からの入射行動復号
- Abstract要約: ニューロピクセルスケールで次のステップのスパイク数だけを訓練した単一のマムバ予報装置は、どちらも1回の前方通過で配送できる。
モデルの予測レートを読み取る軽量なパーセッション線形ヘッドは、生のスパイク数を読み取る同じ線形分類器よりも振舞いを復号する。
生のスパイク数で一致した500ms-contextリニアデコーダと比較して、マムバは反応で4-6pp、刺激側で4-6ppでトライアル投票で勝利した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4074498341743458
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Closed-loop brain-computer interfaces often require both a forecast of upcoming neural population activity and a readout of the animal's behavioral state. A single Mamba forecaster, trained only on next-step spike counts at Neuropixels scale, can deliver both in one forward pass. A lightweight per-session linear head reading the model's predicted rates decodes behavior better than the same linear classifier reading the raw spike counts, under matched temporal context. We test on the Steinmetz visual-discrimination benchmark, which spans 39 sessions, roughly 27,000 neurons, and 1,994 held-out trials. Across three training seeds, Mamba's predicted rates decode mouse choice at 75.7$\pm$0.2% trial vote, roughly 2.3 times chance level, and stimulus side at 66.1$\pm$0.6%, about twice chance. Compared to a matched 500 ms-context linear decoder on the raw spike counts, Mamba wins at trial vote by 4-6 pp on response and 4-6 pp on stimulus side. A session-start calibration block of about 100-150 trials brings the readout within 1-2 pp of asymptote, and the full pipeline fits inside the 50 ms bin budget on workstation-class GPUs typical of tethered chronic Neuropixels recordings.
- Abstract（参考訳）: クローズドループ脳-コンピュータインタフェースは、しばしば次の神経活動の予測と動物の行動状態の読み出しの両方を必要とする。
ニューロピクセルスケールで次のステップのスパイク数だけを訓練した単一のマムバ予報装置は、どちらも1回の前方通過で配送できる。
モデルの予測レートを読み取る軽量なパーセッション線形ヘッドは、マッチした時間文脈下で、生スパイク数を読み取る同じ線形分類器よりも振舞いを復号する。
39のセッション、約27,000のニューロン、1,994のホールドアウトトライアルにまたがる、Steinmetz視覚識別ベンチマークをテストする。
3つの訓練種の中で、マンバの予測値は75.7$\pm$0.2%の試験票、約2.3倍の確率、66.1$\pm$0.6%の刺激率でマウス選択を復号する。
生のスパイク数で一致した500ms-contextリニアデコーダと比較して、マムバは反応で4-6pp、刺激側で4-6ppでトライアル投票で勝利した。
約100-150回のセッション開始キャリブレーションブロックは、アシンプトートの1-2pp以内のリードアウトをもたらし、完全なパイプラインは、テザリングされた慢性神経画素記録に典型的なワークステーションクラスのGPUに50msのビン予算内に収まる。
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