| 講演名 | 2017-01-26 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(東大), 坂本 浩隆(東大), 五十嵐 康彦(東大), 出利葉 健(東大), 徳田 悟(東大), 佐々木 耕太(阪大), 大澤 五住(阪大), 岡田 真人(東大/理研), |
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| 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． |
| 抄録(英) | We propose fast receptive eld(RF) inference. The RF describes how a neuron sums up its inputs acrossspace and time. The traditional RF estimators such as the spike-triggered average, converge slowly and often requirelarge amounts of spike data. Previous research introduce a family of prior distribution to low cost estimation, byutilizing an approach known as empirical Bayes. In this study, we estimate the accurate RF by using regressionanalysis and variable selection based on the least absolute shrinkage and selection operator (Lasso) with respect tothe 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 arti cial and real data sets. We show that our method is robusterthan 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 |
| キーワード(英) | Receptive Field Inference, / Spike Triggered Average, / Lasso |
| 資料番号 | NC2016-52 |
| 発行日 | 2017-01-19 (NC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC / NLP |
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| 開催期間 | 2017/1/26(から2日開催) |
| 開催地（和） | 北九州学術研究都市 産学連携センター |
| 開催地（英） | Kitakyushu Foundation for the Advanement of Ind. Sci. and Tech. |
| テーマ（和） | ニューロコンピューティングの実装および人間科学のための解析・モデル化，一般 |
| テーマ（英） | Implementation of Neuro Computing,Analysis and Modeling of Human Science, etc |
| 委員長氏名（和） | 佐藤 茂雄(東北大) / 藤坂 尚登(広島市大) |
| 委員長氏名（英） | Shigeo Sato(Tohoku Univ.) / Hisato Fujisaka(Hiroshima City Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 萩原 将文(慶大) / 安達 雅春(東京電機大) |
| 副委員長氏名（英） | Masafumi Hagiwara(Keio Univ.) / Masaharu Adachi(Tokyo Denki Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 田中 宏喜(京都産大) / 青西 亨(東工大) / 和田 昌浩(甲南大) / 坪根 正(長岡技科大) |
| 幹事氏名（英） | Hiroki Tanaka(Kyoto Sangyo Univ.) / Toru Aonishi(Tokyo Inst. of Tech.) / Masahiro Wada(Konan Univ.) / Tadashi Tsubone(Nagaoka Univ. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 秋間 学尚(東北大) / 篠沢 佳久(慶大) / 麻原 寛之(岡山理科大) / 橘 俊宏(湘南工科大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hisanao Akima(Tohoku Univ.) / Yoshihisa Shinozawa(Keio Univ.) / Hiroyuki Asahara(Okayama Univ. of Science) / Toshihiro Tachibana(Shonan Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Neurocomputing / Technical Committee on Nonlinear Problems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 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 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Fast Receptive field Inference with Sparse Fourirer Representation by using LASSO |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 受容野推定 / Receptive Field Inference, |
| キーワード(2)（和/英） | スパイクトリガー平均 / Spike Triggered Average, |
| キーワード(3)（和/英） | Lasso / Lasso |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 谷田 健 / Takeshi Tanida |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) The University of Tokyo(略称：Univ. of Tokyo) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 坂本 浩隆 / Hirotaka Sakamoto |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) The University of Tokyo(略称：Univ. of Tokyo) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 五十嵐 康彦 / Yasuhiko Igarashi |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) The University of Tokyo(略称：Univ. of Tokyo) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 出利葉 健 / Takeshi Ideriha |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) The University of Tokyo(略称：Univ. of Tokyo) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 徳田 悟 / Satoru Tokuda |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) The University of Tokyo(略称：Univ. of Tokyo) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 佐々木 耕太 / Kota Sasaki |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 第 7 著者 氏名（和/英） | 大澤 五住 / Izumi Ohzawa |
| 第 7 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 第 8 著者 氏名（和/英） | 岡田 真人 / Masato Okada |
| 第 8 著者 所属（和/英） | 東京大学/理化学研究所(略称：東大/理研) The University of Tokyo/RIKEN(略称：Univ. of Tokyo/RIKEN) |
| 発表年月日 | 2017-01-26 |
| 資料番号 | NC2016-52 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | NC-424 |
| ページ範囲 | pp.25-30(NC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-01-19 (NC) |