Datengesteuerte Repräsentation der Dynamik neuronaler Populationen und ihrer Geometrie

Core Concepts

Die Methode MARBLE ermöglicht eine datengesteuerte, interpretierbare Darstellung der nichtlinearen Dynamik neuronaler Populationen, die mit der Geometrie der neuronalen Aktivitätsmanifolds korrespondiert und über verschiedene Systeme hinweg konsistent ist.

Abstract

Die Studie präsentiert eine neue Methode namens MARBLE (Manifold Representation Basis LEarning), die eine datengesteuerte, interpretierbare Darstellung der nichtlinearen Dynamik neuronaler Populationen ermöglicht. MARBLE repräsentiert die Dynamik als statistische Verteilung lokaler Strömungsfelder (LFFs) über die neuronale Aktivitätsmanifold. Durch eine geometrische Deep-Learning-Architektur lernt MARBLE eine ähnlichkeitserhaltende Abbildung der LFFs in einen gemeinsamen latenten Raum. Dies ermöglicht es, die Dynamik interpretierbar darzustellen und über verschiedene Systeme hinweg zu vergleichen, ohne auf Verhaltensinformationen angewiesen zu sein. Die Autoren zeigen, dass MARBLE-Darstellungen im Vergleich zu anderen Methoden eine höhere Interpretierbarkeit und Decodierbarkeit aufweisen. Für rekurrente neuronale Netzwerke kann MARBLE kontinuierliche und qualitative Änderungen in der Dynamik bei Parameterveränderungen aufdecken. Für Experimente mit Makaken und Ratten liefert MARBLE Repräsentationen, die die Geometrie der Bewegungsmanifolds widerspiegeln und eine präzise Dekodierung der Kinematik ermöglichen. Darüber hinaus können MARBLE-Darstellungen über Tiere hinweg konsistent abgeglichen werden, was Anwendungen wie Brain-Computer-Schnittstellen ermöglicht.

Stats

Die Dynamik des Van-der-Pol-Oszillators auf einer Paraboloid-Mannigfaltigkeit mit variierender Krümmung zeigt einen abrupten Übergang zwischen stabilen und instabilen Regimes bei Variation des Dämpfungsparameters μ. Die Dynamik rekurrenter neuronaler Netzwerke in einem Entscheidungsaufgabe weist eine Bifurkation auf, die mit einem Abfall der Aufgabenleistung korreliert.

Quotes

"MARBLE departs from the current modelling paradigm of learning the temporal evolution of the states in single isolated trajectories and instead represents the dynamics statistically over ensembles of trajectories using a latent distribution obtained from the local dynamical context of each sample point." "Locality also implies that our method can generalise to assimilate different datasets without additional trainable parameters to increase the statistical power of the model even when individual datasets are poorly sampled."

Key Insights Distilled From

Interpretable statistical representations of neural population dynamics and geometry

by Adam Gosztol... at arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2304.03376.pdf

Deeper Inquiries

Wie lassen sich die MARBLE-Darstellungen nutzen, um die neuronalen Mechanismen, die verschiedenen kognitiven Funktionen zugrunde liegen, besser zu verstehen?

Die MARBLE-Darstellungen bieten eine Möglichkeit, die neuronalen Dynamiken auf interpretierbare Weise zu erfassen und in einen gemeinsamen latenten Raum zu projizieren. Durch die Lokalität der Darstellungen können wir die Dynamiken über Manigfaltigkeiten hinweg vergleichen und konsistente Repräsentationen erhalten. Dies ermöglicht es, die zugrunde liegenden kognitiven Funktionen zu identifizieren und zu verstehen, wie verschiedene neuronale Prozesse miteinander interagieren, um komplexe Verhaltensweisen zu ermöglichen. Indem wir die Dynamiken in einem gemeinsamen Rahmen analysieren, können wir potenziell spezifische neuronale Mechanismen identifizieren, die bestimmten kognitiven Funktionen zugrunde liegen, und so ein tieferes Verständnis der Gehirnfunktionen erlangen.

Welche Rolle spielen die Geometrie und Topologie der neuronalen Aktivitätsmanifolds für die Informationsverarbeitung im Gehirn?

Die Geometrie und Topologie der neuronalen Aktivitätsmanifolds spielen eine entscheidende Rolle bei der Informationsverarbeitung im Gehirn. Indem wir die neuronale Aktivität als dynamisches System auf niedrigdimensionalen Manigfaltigkeiten betrachten, können wir die Struktur und Organisation der neuronalen Populationen verstehen, die an kognitiven Prozessen beteiligt sind. Die Geometrie und Topologie dieser Manigfaltigkeiten beeinflussen, wie Informationen im Gehirn repräsentiert, verarbeitet und übertragen werden. Durch die Analyse der Manigfaltigkeiten können wir Muster und Zusammenhänge in der neuronalen Aktivität erkennen, die für die Informationsverarbeitung und die kognitiven Funktionen entscheidend sind.

Inwiefern können die Erkenntnisse aus MARBLE-Darstellungen dazu beitragen, die Funktionsweise und das Design künstlicher neuronaler Netzwerke zu verbessern?

Die Erkenntnisse aus MARBLE-Darstellungen können dazu beitragen, die Funktionsweise und das Design künstlicher neuronaler Netzwerke zu verbessern, indem sie neue Einblicke in die Struktur und Dynamik von neuronalen Populationen liefern. Indem wir neuronale Aktivitäten auf Manigfaltigkeiten abbilden und interpretierbare Repräsentationen erhalten, können wir effektivere Modelle für künstliche neuronale Netzwerke entwickeln. Diese Modelle können dann genauer die komplexen kognitiven Funktionen nachahmen, die im Gehirn beobachtet werden. Darüber hinaus können die Erkenntnisse aus MARBLE-Darstellungen dazu beitragen, die Robustheit, Effizienz und Leistungsfähigkeit künstlicher neuronaler Netzwerke zu verbessern, indem sie eine bessere Modellierung der neuronalen Dynamiken ermöglichen.