不変量からの学習はサルV1におけるスパイク活動からの行動選択を予想する【JST・京大機械翻訳】

Koren, V.; Andrei, A. R.; Hu, M.; Dragoi, V.; Obermayer, K.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214094695400 整理番号：21P0236491

不変量からの学習はサルV1におけるスパイク活動からの行動選択を予想する【JST・京大機械翻訳】

Learning from invariants predicts upcoming behavioral choice from spiking activity in monkey V1

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発行年： 2022年06月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年06月14日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

動物は感覚的手がかりに基づく決定を頻繁に行う。そのような設定において,刺激と選択に関する情報における重複は,情報行動決定の形成にとって極めて重要である。しかし,刺激に関する情報と脳における選択相互作用に関する情報はよく理解されていない。ここでは,1次視覚皮質(V1)における二値決定変数の表現を研究し,一方,マカクザルは,心理物理的閾値に近い自然視覚刺激に関して,遅延マッチ対サンプルタスクを遂行する。集団ベクトルを用いて,著者らは,動物のバイナリ刺激クラス「マッチ/非マッチ」とバイナリ選択「ゲーム/相違」に関する復号化空間における重複を示した。この重複を悪化させるため,2つの分類問題にわたる不変情報からの学習を用いて,時間依存集団信号として動物の選択を予測した。決定信号に対するスパイク列の交差ニューロン組織化と時間構造の重要性を示し,類似復号化選択性を持つニューロン間の雑音相関が決定信号の集積にいかに役立つかを示唆した。最後に,著者らは,決定信号が主に皮質の表層におけるバーストニューロンによって運ばれることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

中枢神経系

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