論文の概要: Machine Learning Methods for Studying Latent Neural Activity Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.10530v1
• Date: Tue, 09 Jun 2026 08:01:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-10 15:40:58.378584
• Title: Machine Learning Methods for Studying Latent Neural Activity Dynamics
• Title（参考訳）: 潜在神経活動ダイナミクス研究のための機械学習手法
• Authors: Shufeng Kong, Fumei Deng, Xinyi Dong, Caihua Liu, Weiwei Chen, Yingheng Wang, Daniel Cao, Azahara Oliva, Antonio Fernandez-Ruiz, Carla Gomes,
• Abstract要約: 脳記録の最近の進歩は、多数のニューロンの潜伏構造を復号化できる機械学習ツールの需要を加速させている。 本稿では、初期状態空間モデルから近年の深層生成モデルへの潜在変数モデル(LVM)の軌跡を概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.099094884682282
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent developments in brain recording are driving a demand for machine learning tools capable of decoding the latent structure of large populations of neurons. In this paper, we provide a comprehensive survey that outlines the trajectory of Latent Variable Models (LVMs) from early state-space models to more recent deep generative models. We organize the literature into three closely related domains: (1) Single-Region Latent Dynamics, which includes models such as linear dynamical systems to more complex dynamics represented by Recurrent Neural Networks (RNNs) and Neural Ordinary Differential Equations (ODEs); (2) Multi-Region Communication, which employs probabilistic as well as subspace methods to study how information is transferred across different brain areas considering synaptic propagation delays and network connectivity; and (3) Behavior-Aligned Modeling, which seeks to disentangle neural activity related to task performance from other internal states via supervised or contrastive learning. This survey also includes large-scale neural foundation models, such as Transformers and diffusion models, that rely on large-scale pre-training for optimal performance across subjects. Finally, we conclude and discuss benchmarks, evaluation criteria, and open challenges, such as the ability to identify causal links or directionality of communication, to facilitate future research for bridging interpretable brain dynamics with reliable neural decoding.
• Abstract（参考訳）: 脳記録の最近の進歩は、多数のニューロンの潜伏構造を復号化できる機械学習ツールの需要を加速させている。 本稿では,初期状態空間モデルから近年の深層生成モデルへの潜在変数モデル(LVM)の軌跡を概説する包括的調査を行う。 文献は, 線形力学系を, より複雑な力学系にリカレントニューラルネットワーク (RNN) とニューラル正規微分方程式 (ODE) で表現するモデルと, シナプス伝播遅延やネットワーク接続性を考慮して, 情報がどのように異なる脳領域に伝達されるかを研究するための確率的手法とサブスペース的手法を併用したマルチリージョン通信, および, 教師ありあるいはコントラスト学習を通じて, 他の内部状態からのタスクパフォーマンスに関する神経活動の歪みを図った行動適応モデリングの3つのドメインに分類する。 このサーベイには、トランスフォーマーや拡散モデルといった大規模な神経基盤モデルも含まれている。 最後に、信頼性のあるニューラルデコーディングで解釈可能な脳のダイナミクスをブリッジするための今後の研究を促進するために、ベンチマーク、評価基準、コミュニケーションの因果関係や方向性を識別する能力などのオープンな課題をまとめ、議論する。

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