The effect of trained parameters in Bayesian neural encoding models for the auditory system
Notice bibliographique
Résumé
Bayesian neural decoding models aim at estimating an extrinsic stimulus, such as speech, from a neural population. They have been used to study several physiological systems such as the motor or auditory systems [1]. Such decoding models require the use of an encoding model, i.e. which aim at estimating the neural spikes from the stimulus [2]. One encoding model that has been used extensively in the past models the instantaneous spiking rate of a neuron using a generalized linear model (GLM). When applied to the auditory system, this GLM has three parameters that account respectively for 1) the spontaneous firing rate of the decoded neuron, 2) the spectro-temporal receptive field of the neuron and 3) the intrinsic dynamics of the neuron, such as refractory periods, bursting and network dynamics [3]. In a decoding framework, these parameters are estimated by fitting the encoding model to spike trains measured when presenting a specific stimulus (the training set) and used afterwards to perform the decoding of spike trains obtained when presenting a different stimulus (the test set). While it could be assumed that the parameters associated with the spontaneous rate and receptive fields won’t change significantly for different stimuli for a given neuron, the intrinsic dynamics will most likely change. Here we wish to investigate how trained GLM parameters, i.e. fitted for some specific stimulus, of a neural encoding model for the auditory system can accurately represent the spikes measured for a different stimulus. To do so we use a goodness of fit metric, the normalized Kolmogorov-Smirnov (KS) statistic; a normalized KS < 1 indicating an excellent fit. Table Table11 presents the normalized KS statistic obtained when evaluating the goodness of fit of the encoding model using trained parameters on measured spikes from the test set with 2-fold cross-validation. The recordings are from 54 auditory nerve neurons (20 trials each) in anesthetized cats. We observe that the normalized KS values are < 1 for only 13% (7/54) of the neurons suggesting an extremely poor fit of the encoding model. Using such encoding model parameters in a decoding framework will therefore introduce a strong bias in the decoded stimulus that is not currently taken into account in neural decoding models. Table 1 Number of neurons for which the maximum normalized KS statistics using 2-fold cross validation is within a given range for both training and test sets. A KS statistic < 1 indicates an accurate fit of the model. (n=54, 20 trials each, recordings ...
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».