[論文レビュー] Role of correlations in population coding

Peter E. Latham, Yasser Roudi|arXiv (Cornell University)|Sep 29, 2011

Neural dynamics and brain function参考文献 78被引用数 11

ひとこと要約

この論文は、神経細胞のスパイク相関が集団符号化における機能的役割を調査し、相関が発火率が伝えられる情報以外の情報を運ぶ可能性を主張している。情報理論的指標を用いて、相関が最適な復号化においてしばしば冗長である一方で、大規模な集団では復号化を顕著に加速させることを示している。実際、網膜のゴンギオ細胞集団（約100細胞）において、相関を含めると復号化速度が3倍に向上した。

ABSTRACT

Correlations among spikes, both on the same neuron and across neurons, are ubiquitous in the brain. For example cross-correlograms can have large peaks, at least in the periphery, and smaller -- but still non-negligible -- ones in cortex, and auto-correlograms almost always exhibit non-trivial temporal structure at a range of timescales. Although this has been known for over forty years, it's still not clear what role these correlations play in the brain -- and, indeed, whether they play any role at all. The goal of this chapter is to shed light on this issue by reviewing some of the work on this subject.

研究の動機と目的

• スパイクの相関が、発火率が伝えられる情報以外の情報を運ぶかどうかを特定すること。
• 現実の神経計算の文脈において、神経集団符号における相関の機能的意義を評価すること。
• 脳が感覚刺激を正確または効率的に復号化するために相関が必要かどうかを評価すること。
• 脳が独立した応答分布にアクセスできないという制約を踏まえ、相関が学習および近似計算に与える影響を検討すること。
• ノイズ相関が常に復号化に重要であるという仮定に疑問を呈し、相関が冗長であるが有益な場合を分析すること。

提案手法

• ベイズ推論を用いて、刺激sの下でのスパイク応答rの条件付き応答分布p(r|s)に基づき、p(s|r)の事後分布を導出する。
• 独立性を仮定するモデルと相関を含むモデルとの間の復号性能の差を測定する指標ΔIを導入する。
• 情報理論的分析を用いて、独立応答と相関応答の仮定の下での復号精度と速度を比較する。
• シミュレーションおよび実験データ（例：網膜のゴンギオ細胞）を用いて、相関を含めることで復号性能がどの程度向上するかを検証する。
• ΔI > 0（相関が重要）であるが、線形分類器が独立性仮定下でも同程度の性能を示すケースを分析し、ΔIが指標としての限界を明らかにする。
• 脳の制約（相関応答に依存し、近似復号器を用いること）を踏まえて、相関の役割を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 スパイク相関は、発火率に含まれない情報を運ぶのか？ もしそうなら、どのような条件下でそうなるのか？
• RQ2 相関が神経集団活動からの感覚刺激の復号精度および速度にどのように影響するか？
• RQ3 ΔI > 0 であるにもかかわらず、線形分類器が独立応答仮定と相関応答仮定の両方で同等の性能を示すことは可能か？
• RQ4 最適な復号化において冗長であるにもかかわらず、なぜ相関が進化的に有利であると考えられるのか？
• RQ5 脳が独立応答分布にアクセスできないという制約を踏まえ、相関が学習および近似計算に与える影響は何か？

主な発見

• 多くの場合、脳は単一神経の応答分布のみを用いてほぼ最適な復号化を達成でき、相関が最適推論においてしばしば冗長であることを示している。
• この冗長性にもかかわらず、相関は復号化速度を顕著に向上させることができ、約100個の網膜ゴンギオ細胞から成る集団では、相関を含めると3倍の速度向上が観察された。
• 独立モデルと相関モデルの間の復号性能差を測る指標ΔIは、最適でない復号器が両仮定下で同程度の性能を示す場合でも非ゼロとなることがある。
• ΔI > 0 であるにもかかわらず、相関が正確な復号化に必要ではないケースが存在し、ΔIが機能的意義の信頼できる指標でないことが示された。
• 脳は独立応答分布にアクセスできないため、相関が最適復号化に重要かどうかではなく、むしろ学習および近似計算に与える影響が真の問題である。
• 本研究は、相関の真の機能的役割を明らかにするには、大規模な神経集団が不可欠であると強調している。なぜなら、小規模な集団では効果がしばしば隠蔽されるからである。