講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-01-26 16:00
LASSOを用いたスパースなフーリエ表現を持つ受容野の高速推定 ○谷田 健・坂本浩隆・五十嵐康彦・出利葉 健・徳田 悟(東大)・佐々木耕太・大澤五住(阪大)・岡田真人(東大/理研) NC2016-52 |
抄録 |
(和) |
本研究では,視覚神経細胞の受容野を高速に推定する手法を提案する.神経細胞の持つ応答特性は,受容
野と呼ばれる時空間フィルタによって特徴づけられる.この受容野の推定には,スパイクトリガー平均(STA) と呼ば
れる手法が用いられてきたが,ノイズに対処するため大量の神経発火データの取得にともなう長時間の実験が必要で
あった.先行研究では実験コストを低減し高速に受容野を推定するため,ベイズ推定を利用して少ないデータから受
容野を推定しようとする試みが行われている.本研究では,少数のデータから得たSTA 推定の結果に対し,Fourier
空間上でのLasso による後処理を行うことで高精度な推定結果を得た.Fourier 空間上でのLasso では,受容野が少数
の波の重ね合わせで表現できることを仮定し,ノイズを低減する.本稿では人工データと実データの双方に対し受容
野推定を行って提案手法と従来法を比較する.提案手法がベイズ推定を用いた先行研究の手法に比べて頑健な結果を
与える手法であり,STA に比べて少ないデータからでも高速かつ高精度な推定が可能であることを示す. |
(英) |
We propose fast receptive eld(RF) inference. The RF describes how a neuron sums up its inputs across
space and time. The traditional RF estimators such as the spike-triggered average, converge slowly and often require
large amounts of spike data. Previous research introduce a family of prior distribution to low cost estimation, by
utilizing an approach known as empirical Bayes. In this study, we estimate the accurate RF by using regression
analysis and variable selection based on the least absolute shrinkage and selection operator (Lasso) with respect to
the Fourier coefficients of the STA data. On the assumption that the RF has sparsity in the Fourier representation,
the Lasso gives the denoised RF estimator. We compare our proposed method with the previous Bayesian methods,
in the experiments of RF estimation by using articial and real data sets. We show that our method is robuster
than the previous method and can estimate fast and accurately, in the case that the observed spike data are few. |
キーワード |
(和) |
受容野推定 / スパイクトリガー平均 / Lasso / / / / / |
(英) |
Receptive Field Inference, / Spike Triggered Average, / Lasso / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 116, no. 424, NC2016-52, pp. 25-30, 2017年1月. |
資料番号 |
NC2016-52 |
発行日 |
2017-01-19 (NC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NC2016-52 |