PurPurPurkinje
@tak_yamm
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MD, phD student (D2); Neurophysiology, Cognitive computational neuroscience, Neuromorphology
Japan, Osaka
Joined August 2018
高速な行列積のアルゴリズムを強化学習で発見…凄い…. Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning.
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『Juliaで学ぶ計算論的神経科学』の書籍化企画が講談社サイエンティフィクで承認されました！出版予定は4年後(卒後3年目)です．体系的かつコード付きの本を目指します．若輩者ゆえ荷が重くはありますが，神経科学・Julia界隈の方々には何卒応援いただきたく存じます．よろしくお願いいたします．.
技術書典7で頒布した『ゼロから作るSpiking Neural Networks』の2.1版のpdfを無料公開しました (以下のサイトトップページ下部)。この本はPython実装ですが、内容を増やし、Juliaで実装したものを『Juliaで学ぶ計算論的神経科学』というサイトで公開しています (未完成)。.
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限界院生の姉から教えてもらいましたが、DeepL等に突っ込む前の改行を無くすなどの前処理は以下のサイトを使うと楽です.
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神経解剖を学ぶ人は誰もが疑問に思う「なぜ脳では対側支配があるのか」ということについての(Cajalから始まる)仮説をサーベイしたものを記事化しました (結構時間がかかってしまいました…)。.
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技術書典7で頒布した『ゼロから作るSpiking Neural Networks』の2.1版のpdfを無料公開しました (以下のサイトトップページ下部)。この本はPython実装ですが、内容を増やし、Juliaで実装したものを『Juliaで学ぶ計算論的神経科学』というサイトで公開しています (未完成)。.
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需要があるか分からないですがスライド版です（ゆっくり見たい人向けでしょうか）. 神経生理学の視点で見るニューラルネットワーク入門
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自分も保存していたのを忘れていたのですが、統計検定の勉強するときの統計まとめ的なのはこのpdfが便利です. "Probability and Statistics Cookbook".
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@ikra_newife @kurorabukyouzyu 横から失礼しますが、元動画をたどると以下の論文が引用されていました. Cellular Cargo Delivery: Toward Assisted Fertilization by Sperm-Carrying Micromotors. Nano Lett. 2016.
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大変長らくお待たせいたしました。『ゼロから作るSpiking Neural Networks(第2版)』のpdf版をBOOTHで販売いたします(900円)。技術書典7で頒布した版のミスを修正し、24ページほど追記いたしました。よろしくお願いいたします。.
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Principal Curves (PCAの曲線版)をPythonで実装したという記事を書きました。Principal Curvesはデータ点との距離が最小となる曲線です。1989年に提案されたので最新のものではないですが、同級生の優曇華院に教えてもらったので少し勉強しました。.
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知覚と行動に関するベイジアンモデリング本が出るよというツイートはちらっと見たけどよく見たらpdfで読めることに気づいたのでフォロワー読んで….
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今日誕生日だったので実験医学増刊の『機械学習を生命科学に使う!』を購入しました。2章のbioinfoが読みたくて買いましたが、1章のHeLa細胞の生死分類やImageJのチュートリアル、3章のCNNによる分類や細胞・動物の行動解析、4章の数理モデルと機械学習を組み合わせた解析等々面白い内容でした
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物体認識のモデルとしてRecurrent CNNの重要性が増しているので整理のために書きました。どちらかといえば計算神経科学よりの記事です。.
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『禍いの科学』を読みました。著者のOffit先生が小児科医でワクチン等を専門に研究されているため医学的内容が明快に記述されています。7つの悪しき発明が紹介されており、それぞれについて当時の時代背景、帰着、および教訓が書かれています。最終章では全てを総括して現代の問題を考察しています。
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初期臨床研修と大学院博士課程を兼ねるコースに合格しました．あと院試と国試に合格したら私も社会人Dの仲間入りとなります．.
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眼科実習で人工視覚について調べて発表したら人工網膜を研究されてる先生から色々教えてもらえたので備忘録としてまとめておく．(1/n).
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Dんぐりコロコロ Dんぐりこ.研究が沼にはまって さあ大変.先行研究が出てきて こんにちは.ぼっちゃん それ新規性あります？.
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2018年までの、『人工神経回路(Artificial Neural Network)を用いて脳(Biological Neural Network)の理解を進める』という趣旨の論文リストを作成しました。細かい解説はもう少し後になりそうです。.
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宣言通り書きました。「FORCE法によるRecurrent Spiking Neural Networksの教師あり学習」についての論文の解説です。SNNの入門という意味合いも持たせたかったのでSNNの実装方法も解説しました.
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"Algorithms for Decision Making"はもっと知られていい名著です．ベイズ推論，機械学習（特に強化学習）等の幅広い分野を取り扱っていてJuliaのサンプルコードもつけてくれています．.
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『神経生理学の視点で見るニューラルネットワーク入門』というタイトルで動画を作成しています。ボイスロイドは環境音などの雑音が無くて良いですね（白目）
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心理学・神経科学のためのデータサイエンスをPythonで学んでみようという趣旨のオンライン教科書．最近はjupyter bookのオンライン教科書がかなり増えていてありがたい. Data science for psychology and neuroscience in python.
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ヒト脳の高次認知機能は神経細胞の数よりもヒト神経細胞自体の様々な特性により支えられているということに関しての総説．. Evolution of cortical neurons supporting human cognition.
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Paperpileを試しに使ってみましたが文献管理ソフトとして最高ですね．論文をアプリ内で検索できて文献追加できてpdfをGoogle Driveに保存できてiPadのアプリで同期して使用できてメモまで書き込める．月額300円程度なのでdアニメストアよりも安いぞヲタク….
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Hinton先生のforward-forward (FF) algorithmのpytorch実装．短い解説を付けてくれているのもありがたい．（そして前に読んだときに単純すぎないかと思った自分の理解は合ってたようで…）.
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Pythonライブラリも公開されてますね。面白そう.
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Synaptic pruningですね．適切にシナプスが刈り込みされない，あるいは過剰に刈り込みすぎると自閉症(ASD)や統合失調症(SZ)が生じるという説があり脳機能の発達ためには重要な機構です．.
またもや面白い話を読んだ.生後8ヶ月がシナプスの密度が一番高くて、そこから11歳にかけて密度は減少してそこからは変化がないらしい.これはNNでいう枝打ち（pruning）にあたるような処理が脳で起きていてかなり興味深い.
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Vision Transformers (ViT) とhuman overt attentionを視線計測データを用いて比較した研究をpreprintで出しました．ヒトの注視点データを学習することなく，健常ヒト被験者にそこそこ近い注視点をself-supervised ViTが示すことがわかりました．.
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神経科学 Advent Calendar 2019の12/7の記事です(遅くなりました)。. 『人工神経回路による脳の理解はどこまで進んだか』.
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5/15に弊ボスの北澤先生の本『医師・医学生のための人工知能入門』が出るそうです。元はClinical Neuroscienceでの連載ですが、内容としてはANNの入門(RNN, 強化学習、GAN含む)、ANNと脳の比較研究、FEPやIITの入門、「意味とは何か」について、などです.
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はい…. > また、彼は一般的な25歳とは異なり、ツイッターやインスタグラムのアカウントを持っておらず、SNSで時間を浪費することはない。世の中の情報は、ウィキペディアやユーチューブから得ているという。.
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（精神崩壊したので）神経突起の成長モデルに関する項目（記事）を書きました．パラメータを変更して皆さんも自分の好きなにゅろにゅろを作ってみてください．.
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この時点で研究の趣旨がまるで理解されてないというのが分かる…. > 動画を見るマウスの脳活動データから、見ている映像を復元する機械学習アルゴリズムを提案した研究報告.
動画を見るマウスの脳活動から映像をAIで復元 スイスの研究者ら「CEBRA」開発 30秒600フレームのモノクロ映像をマウスに9回見せプローブを刺した脳から採取した信号と映像をマッピング学習。10回目の脳活動から映像を復元すると95%以上の精度で深層学習モデルが再構築に成功
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大変長らくお待たせいたしました。書籍版のSNN本の入荷処理が終わったようです。かなり暢気していたので正誤表は今日中に作成します。また、pdf版のver2.1は今週中に上げる予定です。よろしくお願いいたします.
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Gradients without Backpropagation (を実装してみたけど全然学習できなかったので，簡単な関数(sin)で勾配推定をしてみた．不偏推定量になってたとしてもsample増やして推定値の平均取らなきゃworkしない気がするので著者実装を公開してほしい…
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培養ニューロンにpongやらせる研究，そんなんできるんかと疑ってたけどsupplementaryの動画見てビックリした．できてる…. In vitro neurons learn and exhibit sentience when embodied in a simulated game-world.
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新しいことを学ぶときには程よい難易度の適正範囲(Goldilocks zone)がある。Random Dot Motion刺激を元にした2クラス分類タスクを1層NNに勾配法で学習させるときの理論的解析により、Error rateが15.87%つまり訓練精度が85%のときに学習速度が最大化されることを発見。.
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現実逃避で「Juliaで学ぶ計算論的神経科学」を更新しました．コード優先での執筆なので説明がかなり適当なのはご容赦ください（5年次中にコード部分をほぼ完成させる計画です）．.
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視覚野の各ニューロンが反応する刺激はスパイクトリガー平均(STA)などを用いて知ることができる。この論文は全く別の発想をしていて、CNNを用いてニューロンが最も反応する刺激を生み出そうというもの。サルのIT野のニューロンは自然画像よりも生み出された画像に対して強く反応した。.
New pre-print on #bioRxiv 'Evolving super stimuli for real neurons using deep generative networks'. With @HombreCerebro, @WillXiao1, @Till_S_Hartmann, @gkreiman, and @mlivingstonehms .
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SNN本の物理本、無事に売り切れました（ありがとうございました）. 初めての同人誌で調子に乗って150部も刷ってしまい、積み重なる段ボールに震えましたが何とかなるもんですね….
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『Juliaで学ぶ計算論的神経科学』は神経科学の「総合的な」シミュレーションの本は何故無いのか？、という思いから作成しています (お気持ちは以下から読めます)。かなり長期的な計画ですが、生暖かい目で見ていただければと思います。.
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神経科学Slackでも盛り上がっていますが、scRNAseqのデータがマウス約75000 cells, ヒト約50000 cellsあって、Neuropixelsという埋め込み型プローブを使ったマウス視覚経路からの10万ニューロンからの神経活動を取ったデータセットが無料で公開されてる。PythonのNotebookも.
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神経活動をPCAして状態がグルグル回ってる図は山ほど見てきたけど、一部はこの効果が影響してたのか…？.
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STDPは細胞内Ca signalに依存しているが、これまでのin vitroでの実験は細胞外Ca濃度が高かったために、pre/postのスパイクの時間差でLTD/LTPが生じるという「古典的STDP則」が生じていた可能性。細胞外Ca濃度を下げると古典的STDP則は起こらない。.
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リンパ節って神経支配されてるんだ…知らなかった….
'Control of lymph node activity by direct local innervation'. @TrendsNeuro Review article by Francesco De Virgiliis, Valeria Maria Oliva, Burak Kizil & Christoph Scheiermann @ScheiermannLab .
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spiking neural networksでDeep learningするためのPyTorchベースのライブラリ"Norse"，畳み込みSNNや再帰的SNNを発火率ベースの（つまり普通の）NNとほとんど同様に構成できる．PyTorchベースのSNNフレームワークは他にも複数あるがSimlar workにまとめてくれている．.
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教授っちへ ういっすー！ .朝から、完全にぽんぽんぺいんで、つらみが深いので、1日おふとんでスヤァしておきます。.明日は行けたら行くマンです！.
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コネクトームよりも脳表の形状の方が神経活動の伝播を予測するのによい特徴量だそうな. Geometric constraints on human brain function.
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過去20年間の神経科学の変化や進展について18人の研究者の意見をまとめた総説。各研究者の研究領域が異なるために幅広い意見が出ており、各領域での現状を俯瞰するのにもよさそう。.
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各ニューロンが将来の自己の活動を予測する(surpriseを減少させる)学習をしているという論文．学習則はContrastive Hebbian learningの近似であり，かつ各ニューロンのエネルギー効率の最適化原理から導けるという主張．ラットA1の神経活動データを用いた考察もしている．.
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CNNで"数的感覚"が出たというお話（後で読む）.
A deep #NeuralNetwork that was trained for visual object recognition spontaneously developed “number sense” – the innate ability of humans and other animals to assess the number of #visual items in a set. Learn more in @ScienceAdvances: #AI
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皮質構造はdeepだと言われるけど、subcorticalの線条体、視床、脳幹等からすれば皮質からの投射を並列に受け取ってるので皮質は巨大なshallowネットワークと見なせるかもねという話.
𝗗𝗼𝘄𝗻 𝘄𝗶𝘁𝗵 𝗰𝗼𝗿𝘁𝗶𝗰𝗼-𝗰𝗲𝗻𝘁𝗿𝗶𝘀𝗺!.How deep is the brain? The shallow brain hypothesis.
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一応Neuro2020で発表します（dryの研究であれですが）. 色の恒常性のモデルでzスコア正規化モデルがありますが、標準偏差を平均を引くような抑制をした後の活動の和で近似しても同様の結果が得られ、類似の正規化はspikingモデルでも実現可能という内容です.
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(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰさん(@bicycle1885)より『スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学』と『現代数理統計学』の本を（サプライズで）ご寄贈いただきました！どちらも欲しかったのでとても嬉しいです！ありがとうございます！！
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Tensorflowによる計算論的神経科学入門。主にSNNのシミュレーションをするのが目標。コードも全部ついているので初学者におススメ？.
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