Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > cs > arXiv:2507.11531

帮助 | 高级搜索

计算机科学 > 机器学习

arXiv:2507.11531 (cs)
[提交于 2025年7月15日 ]

标题: Langevin 流用于建模神经潜在动力学

标题: Langevin Flows for Modeling Neural Latent Dynamics

Authors:Yue Song, T. Anderson Keller, Yisong Yue, Pietro Perona, Max Welling
摘要: 神经种群表现出潜在的动力学结构,这些结构驱动着随时间变化的尖峰活动,促使人们寻找能够捕捉内在网络动力学和外部未观测影响的模型。 在这项工作中,我们引入了LangevinFlow,这是一种顺序变分自编码器,其中潜在变量的时间演化由欠阻尼朗之万方程控制。 我们的方法结合了物理先验——如惯性、阻尼、学习到的势能函数和随机力——以表示神经系统中的自主和非自主过程。 关键的是,势能函数被参数化为一组局部耦合振子,使模型偏向于生物神经种群中观察到的振荡和流动行为。 我们的模型具有一个循环编码器、一个单层Transformer解码器以及潜在空间中的朗之万动力学。 实证上,我们的方法在由洛伦兹吸引子生成的合成神经种群上优于最先进的基线,紧密匹配真实尖峰率。 在神经潜在基准(NLB)上,该模型在四个具有挑战性的数据集上实现了优越的保留神经元似然性(每尖峰比特数)和前向预测准确性。 它在解码行为指标(如手部速度)方面也与或超过其他方法相当。 总体而言,这项工作引入了一个灵活的、受物理启发的高性能框架,用于建模复杂的神经种群动力学及其未观测影响。
摘要: Neural populations exhibit latent dynamical structures that drive time-evolving spiking activities, motivating the search for models that capture both intrinsic network dynamics and external unobserved influences. In this work, we introduce LangevinFlow, a sequential Variational Auto-Encoder where the time evolution of latent variables is governed by the underdamped Langevin equation. Our approach incorporates physical priors -- such as inertia, damping, a learned potential function, and stochastic forces -- to represent both autonomous and non-autonomous processes in neural systems. Crucially, the potential function is parameterized as a network of locally coupled oscillators, biasing the model toward oscillatory and flow-like behaviors observed in biological neural populations. Our model features a recurrent encoder, a one-layer Transformer decoder, and Langevin dynamics in the latent space. Empirically, our method outperforms state-of-the-art baselines on synthetic neural populations generated by a Lorenz attractor, closely matching ground-truth firing rates. On the Neural Latents Benchmark (NLB), the model achieves superior held-out neuron likelihoods (bits per spike) and forward prediction accuracy across four challenging datasets. It also matches or surpasses alternative methods in decoding behavioral metrics such as hand velocity. Overall, this work introduces a flexible, physics-inspired, high-performing framework for modeling complex neural population dynamics and their unobserved influences.
评论: CCN 2025 全文版海报
主题: 机器学习 (cs.LG) ; 神经与认知 (q-bio.NC)
引用方式: arXiv:2507.11531 [cs.LG]
  (或者 arXiv:2507.11531v1 [cs.LG] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.11531
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Yue Song [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2025 年 7 月 15 日 17:57:48 UTC (4,520 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
q-bio.NC
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-07
切换浏览方式为:
cs
cs.LG
q-bio

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号