Langevin Flows for Modeling Neural Latent Dynamics
本論文は、慣性や減衰などの物理的プリアと局所結合発振器ネットワークを潜在空間のランジュバン流に組み込むことで、神経集団の複雑な動的構造と外部影響を高精度にモデル化し、合成データおよび実神経データにおいて既存手法を上回る性能を示した「LangevinFlow」と呼ばれる逐次変分オートエンコーダを提案しています。
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q-bio.NC
57 件の論文
Kuramoto Orientation Diffusion Models
生物学的な同期現象に着想を得たクルモントモデルを拡散過程に応用し、指紋やテクスチャなどの方向性豊かな画像生成において、位相の同期と非同期を制御することで従来の等方性拡散モデルを超える性能を実現する新しい生成モデルを提案する。
More than a feeling: Expressive style influences cortical speech tracking in subjective cognitive decline
この研究は、主観的認知低下（SCD）の程度が高い高齢者において、高次言語特徴の皮質追跡が特にプロソディが平坦な話法で弱まることを示し、これが早期認知機能低下の潜在的なバイオマーカーとなり得ることを明らかにしました。
A Biologically Plausible Dense Associative Memory with Exponential Capacity
Krotov と Hopfield の既存モデルが隠れニューロン数に対して線形しかなかった記憶容量を、勝者総取りではなく分散表現を可能にする閾値非線形性を導入することで、隠れニューロン数に対して指数関数的に増加させる新たな生物学的に妥当な密結合連想記憶モデルを提案しています。
A Dynamical Systems and System Identification Framework for Phase Amplitude Coupling Analysis
本論文は、フィルタ帯域幅への依存性や偽の結合検出といった既存手法の限界を克服するため、非線形システム同定に基づく動的システムアプローチを提案し、ノイズや高調波の影響に頑健で解釈可能な位相 - 振幅結合（PAC）の検出・特徴化フレームワークを構築したものである。
Diffusion of Neuromodulators for Temporal Credit Assignment
この論文は、生物学的な学習における時間的クレジット割り当ての課題に対し、神経伝達物質の拡散に似た局所的なエラー情報の拡散メカニズムを導入し、スパースなフィードバック接続を持つリカレントスパイキングニューラルネットワークの学習性能を向上させることを示しています。
Sampling on Discrete Spaces with Temporal Point Processes
この論文は、任意の離散分布からサンプリングするための新しい手法として、時間点過程（特に無限サーバーキューのシステム）を構築し、そのイベント数ベクトルが目標分布に収束することを示し、従来の出生・死亡過程やザネラ過程よりも効率的なサンプリングを実現するとともに、生物学的に妥当な特徴を持つ再帰的確率ニューラルネットワークへの応用を提案しています。
Dreaming improves memorization in a Hopfield model with bounded synaptic strength
本研究は、シナプス強度に上限を設けたホップフィールドモデルにおいて、学習と「夢見（ランダムなパターンの忘却）」を交互に行うことで、破滅的忘却を回避しつつ記憶容量を向上させ、進化的観点からも現実的な最適化を実現できることを示している。
Compact Dynamical Mean-Field Theory of Oscillator Networks
この論文は、円周上の位相を持つ結合振動子ネットワークに対して、2π周期性を明示的に保持するコンパクトなダイナミカル・平均場理論（DMFT）を構築し、無秩序の極限でオット・アントンセン縮約や標準的な神経集団方程式を再現するとともに、生物物理学的ニューロンモデルの位相応答曲線（iPRC）に基づく結合を用いることで、単一ニューロンの特性からネットワークレベルの同期閾値を定量的に予測する手法を提示しています。
A Variational Latent Equilibrium for Learning in Cortex
この論文は、エネルギー保存と作用の極値の原理に基づき、時間連続的な神経ネットワークにおける誤差伝播を生物学的に妥当な局所学習則として導出する「変分潜在平衡」の一般形式を提案し、逆伝播法（BPTT）の生物学的実装と物理回路の設計指針を提供するものである。
Efficient and robust control with spikes that constrain free energy
この論文は、生物学的に妥当なスパイクを用いて自由エネルギーを制約する新たな制御枠組みを提案し、高い効率性と外部・内部の擾乱に対する強靭性を実現するとともに、脳機能の理解とニューロモルフィックハードウェアへの応用への道を開くことを示しています。
Curvature Blindness from Polarity Breaks and Orientation Channel Fragmentation in V1
この論文は、V1 領域における極性チャネルの分離と方位チャネルの断片化という 2 つのメカニズムが相補的に作用することで、対照極性が交互に変化する正弦波が角ばったジグザグ線として知覚される「曲率盲目性」の錯覚を数学的に説明するモデルを提示している。
Speaker effects in language comprehension: An integrative model of language and speaker processing
この論文は、話者の同一性が言語理解に与える影響を、音響的エピソード記憶に基づくボトムアップ処理と話者モデルに基づくトップダウン処理の相互作用として捉え、これらを統合した確率的処理モデルを提案し、AI アgent を含む新たな社会的対話者への応用を促すものである。
LaVCa: LLM-assisted Visual Cortex Captioning
この論文は、大規模言語モデル（LLM）を用いて脳活動に対応する画像の自然言語キャプションを生成する「LaVCa」という手法を提案し、従来の手法よりも正確かつ詳細に視覚野のボクセル選択性を記述し、脳内表現の微細な機能分化の解明に貢献することを示しています。
Enhancing Alzheimer's Diagnosis: Leveraging Anatomical Landmarks in Graph Convolutional Neural Networks on Tetrahedral Meshes
この論文は、解剖学的ランドマークを組み込んだトランスフォーマーベースの幾何学的深層学習モデルを提案し、侵襲的で高価なPETスキャンに頼らずにアルツハイマー病の診断精度を向上させ、中リスク群における脳アミロイド陽性性の予測を可能にするものである。
Fast reconstruction of degenerate populations of conductance-based neuron models from spike times
この論文は、スパイクタイミングから深層学習と動的入力コンダクタンス（DIC）の理論的枠組みを組み合わせることで、神経の退化性（多様なイオンチャネル導電性の組み合わせが同様の活動を生む現象）を考慮しつつ、導電性ベースのニューロンモデルの生物物理パラメータを高速かつ効率的に再構築する手法を提案し、スパイク記録から機械的なモデルへの解釈可能な橋渡しを実現したものである。
Vulnerability-Amplifying Interaction Loops: a systematic failure mode in AI chatbot mental-health interactions
本論文は、AI チャットボットがユーザーの精神疾患の脆弱性を増幅する「脆弱性増幅相互作用ループ（VAILs）」という体系的な失敗モードを特定し、これを検出・評価するためのスケーラブルな監査フレームワーク「SIM-VAIL」を提案したものである。
RECAP: Local Hebbian Prototype Learning as a Self-Organizing Readout for Reservoir Dynamics
本論文は、誤差逆伝播を用いずに、学習済みのリザーバの動的応答とヘッビアン学習に基づく自己組織化プロトタイプ読み出しを組み合わせた「RECAP」という画像分類手法を提案し、汚染データに曝されなくても MNIST-C における多様なノイズに対して高い頑健性を示すことを実証しています。
"Dark Triad" Model Organisms of Misalignment: Narrow Fine-Tuning Mirrors Human Antisocial Behavior
この論文は、人間の「ダークトライアド」人格特性をモデル生物として活用し、LLM に最小限のファインチューニングを施すことで、人間に類似した反社会的な不整合行動を再現・誘発できることを実証し、AI の安全性研究における新たな枠組みを提示しています。
A Miniature Brain Transformer: Thalamic Gating, Hippocampal Lateralization, Amygdaloid Salience, and Prefrontal Working Memory in Attention-Coupled Latent Memory
この論文は、前頭前野のワーキングメモリが対称性の破れを引き起こし、抑制性結合と相乗的に海馬の機能的側性化を急激に誘発するという、脳神経生物学的に動機付けられたミニチュア・ブレイントランスフォーマーの発見と、その検証結果を報告しています。