具有增益调制中间神经元的神经群体中的自适应白化
神经元与认知
2025-03-03 v2 机器学习
信号处理
摘要
统计白化变换在许多计算系统中起基础作用，并可能在生物感觉系统中也起重要作用。现有的自适应白化神经电路模型通过修改突触相互作用来运作；然而，此类修改似乎既过慢又不够可逆。受大量关于增益调制的神经科学文献启发，我们提出一种替代模型，通过调制单个神经元的增益来自适应地白化其响应。从新的白化目标出发，我们推导出一种在线算法，通过调整一组过完备投影的边际方差来白化其输出。我们将该算法映射到具有固定突触权重与增益调制中间神经元的循环神经网络上。我们通过数值证明，对增益施加符号约束提升了网络对病态条件输入的鲁棒性，且该电路的一种推广在卷积群体(如视觉或听觉系统中普遍存在的那些)中实现了一种局部白化。
引用
@article{arxiv.2301.11955,
title = {Adaptive whitening in neural populations with gain-modulating interneurons},
author = {Lyndon R. Duong and David Lipshutz and David J. Heeger and Dmitri B. Chklovskii and Eero P. Simoncelli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.11955},
year = {2025}
}
备注
20 pages, 10 figures (incl. appendix). To appear in the Proceedings of the 40th International Conference on Machine Learning