Apr, 2023

恒河猴皮层人口动态推断

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TL;DR本文介绍了一种基于递归神经网络（RNN）的神经元群体动态行为的建模方法，该方法经过 macaque 大脑皮层的四个数据集的测试，效果较其他模型更好，其中，RNN 的自回归偏差是实现最高水平性能的关键因素之一。此外，提出了一个新的混合架构，将 RNN 与自我关注补充在一起，从而进一步提高性能。
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发现论文，激发创造
  • 大规模循环网络中神经动力学的普遍性和个体差异

    通过研究数千个基于神经科学的任务训练的网络，我们发现基于表示几何的相似度测量在不同网络结构中可能高度敏感，并且无论架构如何，神经动力学的计算骨架通常表现出普遍性。

    Jul, 2019

  • 神经群体解码的统一可扩展框架

    运用深度学习方法解读神经活动的研究表明，通过扩大模型规模和数据集规模，我们能更好地理解神经活动的特征。本文介绍了一种用于对各种大规模神经活动数据进行建模的训练框架和架构，通过将数据集中的个体脉冲进行分词来捕捉神经活动的细微时间结构，并利用交叉注意力和 PerceiverIO 主干构建神经群体活动的潜在分词。通过这种架构和训练框架，我们构建了一个大规模的多会话模型，利用来自七只非人灵长类动物的大型数据集，跨越 158 个不同的记录会话、27373 个神经单元和 100 多小时的记录。在许多不同的任务中，我们证明了我们的预训练模型可以快速适应新的、未知的带有未指定神经元对应关系的记录会话，以最小的标签实现少样本性能。这项工作为构建分析神经数据的深度学习工具提供了一种有力的新方法，并为规模化训练开辟了明确的路径。

    Oct, 2023

  • 从个体神经元的群体动态学习时不变表达

    神经元的高度变化动力学，提出了一种基于自监督学习的方法，通过对种群记录进行置换和不变总结对个体神经元赋予时间不变性表示，对神经元活动进行动力学建模，可实现对转录组标签的预测，大约提升了 35% 的预测转录组亚类别的准确性，并且相对于最先进的方法提高了 20% 的类别预测准确性。

    Nov, 2023

  • 神经种群几何和任务共享潜在结构的最优编码

    人和动物可以认识到环境中的潜在结构，并将这些信息应用于有效地导航世界。本论文开发了一个分析理论，将神经群体活动的中等统计特性与多任务学习问题上的泛化性能相联系。利用这个理论，我们发现实验观察到的因素化（或解缠）表示自然地成为多任务学习问题的最优解，同时验证了来自生物和人工神经网络数据的理论预测。这些结果将神经群体几何学与多任务学习问题联系起来，并对这些场景中的群体活动结构进行正式预测。

    Feb, 2024

  • 利用生成循环神经网络识别非线性动力系统及其在 fMRI 中的应用

    本研究提出了一种基于状态空间模型的计算动力学分析方法，结合 PLRNN 和 fMRI 等神经成像数据，可以深入分析神经系统的非线性动力学特征，并为神经系统的临床评估和神经科学研究提供新的方法。

    Feb, 2019

  • 强壮的四足机器人神经动力学的群体层面分析

    利用计算神经科学分析机器人运动控制的人口群体行为，研究表明在强迫状态和拓扑结构之下，循环状态动力学的结构化和低维的特点与类人研究吻合，振荡系统在可控的神经扰动下，更强地依赖感官输入。

    Jun, 2023

  • 使用发放速率动态训练脉冲模型神经元的循环网络

    本文介绍了一种训练脉冲神经网络的方法，通过结合使用连续模型网络和脉冲模型神经元，使其能够自主产生动态模式，并模拟生理数据，这提供了一种新的方法用于训练脉冲神经网络，并探讨了神经系统中表示和计算的重要问题。

    Jan, 2016

  • 脑动力学多重空间时间模型中社区的排名

    该研究使用隐藏马尔科夫模型（HMM）来构建多层的带有时空结构的网络模型，探索动态脑活动和区域之间的交互。结果显示出支持神经熵理论的新证据，同时也支持原有的模块化处理假设。

    Mar, 2022

  • 大脑皮层预测市场

    从机制设计的角度探究皮层学习的过程，研究表明基于离散化的标准神经元模型和突触可塑性设计下，神经元会根据打分规则达到最优表现，而这些打分规则恰当而准确地表达了神经元突触权重和 Spike 单位的期望效用和高得分结果，基于这些发现，提出了一种生物学上可行的机制，通过反向传播动机来优化神经元对大脑其他部分的作用，并展现了该机制能够实现简单任务的学习。

    Jan, 2014

  • 从神经数据推断随机低秩循环神经网络

    我们提出使用变分顺序蒙特卡洛方法拟合随机低秩递归神经网络，验证了该方法在多个数据集上的有效性，并展示了对具有分段线性非线性性质的低秩模型进行高效识别的方法，可为大型递归神经网络的推断动态分析提供可行性。

    Jun, 2024