Influence of External Inputs and Asymmetry of Connections on Information-Geometric Measures Involving Up to Ten Neuronal Interactions
Notice bibliographique
Résumé
The investigation of neural interactions is crucial for understanding information processing in the brain. Recently an analysis method based on information geometry (IG) has gained increased attention, and the property of the pairwise IG measure has been studied extensively in relation to the two-neuron interaction. However, little is known about the property of IG measures involving more neuronal interactions. In this study, we systematically investigated the influence of external inputs and the asymmetry of connections on the IG measures in cases ranging from 1-neuron to 10-neuron interactions. First, the analytical relationship between the IG measures and external inputs was derived for a network of 10 neurons with uniform connections. Our results confirmed that the single and pairwise IG measures were good estimators of the mean background input and of the sum of the connection weights, respectively. For the IG measures involving 3 to 10 neuronal interactions, we found that the influence of external inputs was highly nonlinear. Second, by computer simulation, we extended our analytical results to asymmetric connections. For a network of 10 neurons, the simulation showed that the behavior of the IG measures in relation to external inputs was similar to the analytical solution obtained for a uniformly connected network. When the network size was increased to 1000 neurons, the influence of external inputs almost disappeared. This result suggests that all IG measures from 1-neuron to 10-neuron interactions are robust against the influence of external inputs. In addition, we investigated how the strength of asymmetry influenced the IG measures. Computer simulation of a 1000-neuron network showed that all the IG measures were robust against the modulation of the asymmetry of connections. Our results provide further support for an information-geometric approach and will provide useful insights when these IG measures are applied to real experimental spike data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».