論文の概要: Identifying Neural Dynamics Using Nonlinear Interventional State Space Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.08113v1
• Date: Thu, 05 Nov 2026 14:48:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-07 04:55:13.548336
• Title: Identifying Neural Dynamics Using Nonlinear Interventional State Space Models
• Title（参考訳）: 非線形干渉状態モデルを用いたニューラルダイナミクスの同定
• Abstract要約: インターベンショナルステートスペースモデル(iSSM)は、摂動を使用して、置換、スケーリング、シフトまでのパラメータを識別する。 i)アフィンの識別性は一般の射影関数とガウスの潜在遷移の下で保持され、(ii)介入、置換、スケーリング、シフトは一般の非線形潜在ダイナミクスの下で保存される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.55161255897256
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: State-space models (SSMs) recover low-dimensional latent dynamics from high-dimensional observations, but latents are generally not identifiable from observational data alone. Interventional state-space models (iSSMs) use perturbations to break observational symmetries and identify parameters up to permutation, scaling, and shift. However, prior work restricts identifiability to linear latent dynamics and piecewise-linear emissions, excluding many behaviors characteristic of neural circuits. We extend iSSMs to a substantially broader model class: we prove that (i) affine identifiability holds under general injective emission functions and Gaussian latent transitions, and (ii) with interventions, identifiability up to permutation, scaling, and shift is preserved under general nonlinear latent dynamics. We validate our theory on simulated FitzHugh-Nagumo dynamics, and then demonstrate two applications: adjudicating between competing models of decision-making; and predicting responses to unseen micro-stimulation in macaque and human neural recordings, with proof-of-concept generalization to a held-out stimulation site in the latter. Finally, simulations yield practical guidance for designing stimulation protocols that improve identifiability.
• Abstract（参考訳）: 状態空間モデル(SSM)は高次元の観測から低次元の潜伏ダイナミクスを復元するが、潜伏モデルは観測データだけでは特定できないのが一般的である。 インターベンショナルステートスペースモデル(iSSM)は、摂動を用いて観測対称性を破り、置換、スケーリング、シフトまでパラメータを識別する。 しかしながら、先行研究は、ニューラルネットワークの特徴となる多くの挙動を除いて、線形潜在力学と片方向線形放出に対する識別可能性を制限する。 私たちはiSSMをかなり広いモデルクラスに拡張します。 一 一般射出関数及びガウス潜在遷移の下でのアフィン識別性 (II) 介入, 識別可能性, 置換, スケーリング, シフトは, 一般的な非線形潜在力学の下で保存される。 シミュレーションされたFitzHugh-Nagumoダイナミックスの理論を検証し、競合する意思決定モデル間の適応と、マカクやヒトの神経記録における見えない微小刺激に対する応答の予測の2つの応用を実証する。 最後に、シミュレーションは、識別性を向上させる刺激プロトコルを設計するための実用的なガイダンスを与える。

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