A goal-driven modular neural network predicts parietofrontal neural dynamics during grasping
Notice bibliographique
Résumé
One of the primary ways we interact with the world is using our hands. In macaques, the circuit spanning the anterior intraparietal area, the hand area of the ventral premotor cortex, and the primary motor cortex is necessary for transforming visual information into grasping movements. However, no comprehensive model exists that links all steps of processing from vision to action. We hypothesized that a recurrent neural network mimicking the modular structure of the anatomical circuit and trained to use visual features of objects to generate the required muscle dynamics used by primates to grasp objects would give insight into the computations of the grasping circuit. Internal activity of modular networks trained with these constraints strongly resembled neural activity recorded from the grasping circuit during grasping and paralleled the similarities between brain regions. Network activity during the different phases of the task could be explained by linear dynamics for maintaining a distributed movement plan across the network in the absence of visual stimulus and then generating the required muscle kinematics based on these initial conditions in a module-specific way. These modular models also outperformed alternative models at explaining neural data, despite the absence of neural data during training, suggesting that the inputs, outputs, and architectural constraints imposed were sufficient for recapitulating processing in the grasping circuit. Finally, targeted lesioning of modules produced deficits similar to those observed in lesion studies of the grasping circuit, providing a potential model for how brain regions may coordinate during the visually guided grasping of objects.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».