The brain = the original RNN
- sensory information = input
- Cognition = recurrent
- Motor information = output
← All governed by neural signal: HOW?
- representation, evolution, decoding
Time series are everywhere in Neuroscience!!
→ What can we do with these?
- Reduce noise, reveal hidden processes, …
- Two ways: scientific (interpretability, causality) & engineering (speed, effectiveness)
e.g. M1 recording ⇒ each of some neurons fires responsively to a certain direction
e.g. A random snippet of a data
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cross-correlation and auto-correlation
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이거 auto-correlation을 frequency analysis에 쓸 수 있을듯
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Temporal resolution? Interpolation을 해도 비슷하게 나오나? Discrete data와 continuous data에서 behavior가 다르지 않나?
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Put into neural networks!
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Generalized Linear Models (≠ General Linear Models)
: linear → single nonlinear → noise → y
- If using discrete numbers, use Poisson noise and exponential nonlinearity.
- If using binary numbers, use Bernoulli noise and logistic nonlinearity.
- Application
- Modeling decision making
- Sensory stimuli + neural signals → binary choice
- Single neuron dynamics (binary)
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00010010100001000000
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Using ‘y_history (window=4?) as a feedback
⇒ stimulus-driven + history-driven ⇒ output
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Can use coupling filters between two neurons
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- Modeling decision making
Assumptions ↔ information in the dataset
Neural manifold hypothesis
- State-space modeling: latent Z for history (Markovian compression)
- 강화학습에서도 observable과 state을 구분하는데 특정 태스크가 fully-observable이 아닐 수도 있지 않나? 특히 뇌에서는 interconnection이 많아서 더 그럴 것 같다고 생각이 드는데, 이걸 noise로 때우는 건가? 어떤 task에 어느 정도의 region을 대응시켜야 풀 수 있는 문제라고 판단하는 건지 궁금하다. 그리고 혹시 smoothing 안하는 특징하고 관련 있는지도 궁금
- Neural network를 통한 분석의 경우 블랙박스다 보니 Scientific question에 약하지 않나? Theory 하기 좋은 게 RNN 등이라고 하신 건가? Statistical correlation을 사후에 분석하는 것보다 statistical analysis / AI explanation이 기여할 수 있는 부분은?