Unveiling the Mechanism of Proprioception in Primates: The Application of Task-Driven Neural Network Models
Notice bibliographique
Résumé
The paper titled "Task-driven neural network models predict neural dynamics of proprioception" was published in the journal Cell on March 21, 2024, by authors Alessandro Marin Vargas, Axel Bisi, Alberto S. Chiappa, Chris Versteeg, Lee E. Miller, and Alexander Mathis, are from the 1Brain Mind Institute, School of Life Sciences, Ecole Polytechnique Fe´ de´rale de Lausanne (EPFL), 1015 Lausanne, Switzerland; Department of Neuroscience, Feinberg School of Medicine, Northwestern University, Chicago, IL 60611, USA, and others. This study delved into the neural dynamics of proprioception in primates under active and passive movement conditions through the establishment of task-driven neural network models. Utilizing synthetic muscle spindle inputs and musculoskeletal modeling techniques, the research team simulated the proprioceptive process in animals and trained neural networks to solve multiple computational tasks, testing various hypotheses regarding proprioceptive processing. These models were used to predict the neural activity in the cuneate nucleus (CN) and the primary somatosensory cortex (S1) of non-human primates, thereby assessing the effectiveness of various hypotheses in explaining these neural dynamics.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».