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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2009-01-20 14:40 どのモデルが発火率のダイナミクス,滑らかさを適切に記述するか? ○瀧山 健（東大）・片平健太郎・岡田真人（東大/理研）  NC2008-98 |
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| 抄録 | （和） | 確率伝播法を用いて発火率の推定，周辺尤度の計算を同時に行うアルゴリズムを構築する．我々のアルゴ リズムは周辺尤度を最大にすることでハイパーパラメータ推定，モデル選択を可能とし，発火率の滑らかさの度合， 形を適切に記述することができる．事前分布として線過程モデル，ガウスモデル，コーシーモデルを用い，適切なモ デルはどれか，また発火率の関数形に依存し適切なモデルが変わるか否かを議論する．二種類の発火率，つまり滑ら かに時間発展する発火率と不連続な変化を伴う発火率を推定する実験を行う．不連続さを伴う発火率は外界からの刺 激の入力が神経細胞に加えられた状況を想定しており，刺激の時刻は未知とする．結果として，どちらの発火率推定 実験においても線過程モデルが３つのモデルの中で最も高い周辺尤度をもつことを示す．線過程モデルを用いた場合 は，さらに未知である刺激の時刻を推定することが可能であることから，発火率推定における線過程モデルの有効性 を示す． |
| （英） | We construct the algorithm using belief propagation(BP), which algorithm simultaneously estimates firing rate and calculates marginal likelihood. Our algorithm can determine the degree and the form of the firing rate smoothness based on hyperparameter estimation and model selection by maximizing the marginal likelihood. Prior distribution is Line process model, Gauss model, or Cauchy model. We discuss which model is appropriate to describe the firing rate and whether appropriate model changes or not depending on the functional form of the firing rate. We conduct two firing rate estimation experiments: the first firing rate evolves smoothly, but the second firing rate involves discontinuity. The second experiment is assumed that the extrinsic stimuli whose timings are entirely-unknown are added to the neuron. The Line process model shows the largest mariginal likelihood value of the three models in both experiments. The Line process model also being able to estimate the unknown stimulus timings, we show the effectivness of the Line process model in the firing estimation issue. |
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| キーワード | （和） | 発火率推定 / 確率伝播法 / ベイズ推定 / 線過程 / ガウシアングラフィカルモデル / ハイパーパラメータ推定 / モデルセレクション / |
| （英） | Firing rate estimation / Belief propagation / Bayesian estimation / Line process / Gaussian graphical model / Hyperparameter estimation / Model selection / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 108, no. 383, NC2008-98, pp. 89-94, 2009年1月. | |
| 資料番号 | NC2008-98 | |
| 発行日 | 2009-01-12 (NC) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2008-98 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
| 開催期間 | 2009-01-19 - 2009-01-20 |
| 開催地（和） | 北海道大学 |
| 開催地（英） | Hokkaido Univ. |
| テーマ（和） | 神経ダイナミクス，一般 |
| テーマ（英） | Neural Dynamics, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2009-01-NC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | どのモデルが発火率のダイナミクス,滑らかさを適切に記述するか? |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Which model can properly describe dynamics and smoothness of firing rate? |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 発火率推定 / Firing rate estimation |
| キーワード(2)（和/英） | 確率伝播法 / Belief propagation |
| キーワード(3)（和/英） | ベイズ推定 / Bayesian estimation |
| キーワード(4)（和/英） | 線過程 / Line process |
| キーワード(5)（和/英） | ガウシアングラフィカルモデル / Gaussian graphical model |
| キーワード(6)（和/英） | ハイパーパラメータ推定 / Hyperparameter estimation |
| キーワード(7)（和/英） | モデルセレクション / Model selection |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 瀧山 健 / Ken Takiyama / タキヤマ ケン |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学大学院 (略称： 東大) The university of Tokyo (略称： The Univ. of Tokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 片平 健太郎 / Kentaro Katahira / カタヒラ ケンタロウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学大学院／理化学研究所 (略称： 東大/理研) The University of Tokyo/RIKEN (略称： The Univ. of Tokyo/RIKEN) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡田 真人 / Masato Okada / オカダ マサト |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学大学院／理化学研究所 (略称： 東大/理研) The University of Tokyo/RIKEN (略称： The Univ. of Tokyo/RIKEN) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2009-01-20 14:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2008-98 |
| 巻番号（vol） | vol.108 |
| 号番号（no） | no.383 |
| ページ範囲 | pp.89-94 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2009-01-12 (NC) |
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