Tuning curves characterizing the response selectivities of biological neurons can exhibit large degrees of irregularity and diversity across neurons. Theoretical network models that feature heterogeneous cell populations or partially random connectivity also give rise to diverse tuning curves. Empirical tuning curve distributions can thus be utilized to make model-based inferences about the statistics of single-cell parameters and network connectivity. However, a general framework for such an inference or fitting procedure is lacking. We address this problem by proposing to view mechanistic network models as implicit generative models whose parameters can be optimized to fit the distribution of experimentally measured tuning curves. A major obstacle for fitting such models is that their likelihood function is not explicitly available or is highly intractable. Recent advances in machine learning provide ways for fitting implicit generative models without the need to evaluate the likelihood and its gradient. Generative Adversarial Networks (GANs) provide one such framework which has been successful in traditional machine learning tasks. We apply this approach in two separate experiments, showing how GANs can be used to fit commonly used mechanistic circuit models in theoretical neuroscience to datasets of tuning curves. This fitting procedure avoids the computationally expensive step of inferring latent variables, such as the biophysical parameters of, or synaptic connections between, particular recorded cells. Instead, it directly learns generalizable model parameters characterizing the network’s statistical structure such as the statistics of strength and spatial range of connections between different cell types. Another strength of this approach is that it fits the joint high-dimensional distribution of tuning curves, instead of matching a few summary statistics picked a priori by the user, resulting in a more accurate inference of circuit properties. More generally, this framework opens the door to direct model-based inference of circuit structure from data beyond single-cell tuning curves, such as simultaneous population recordings.
Dustborn let me smash fascists and flirt with my situationship on a road trip across America
The latest friendship-ruining co-op game on Steam is a punishing platformer where you're chained to your pals, and it's about to crack 100,000 concurrent players
Прохождение элитного подземелья «Лесной алтарь» в Tarisland
'Maybe this new Stardew Valley-like game is pretty good' I said to myself after blearily noticing I'd played it until 2 in the morning
Жители Дзержинского смогут проверить свое здоровье в парке «Сказка» 29 июня
Чему научились участники Всероссийского проекта «Языковая Арт-резиденция» в Республике Башкортостан, расскажут в Национальной библиотеке имени Ахмет-Заки Валиди
В Подмосковье жители меньше разводятся, чем в целом России
В Москве открылся II Всероссийский форум женщин-лидеров НКО
Спортсмены из Мытищ победители на соревнованиях по акробатическому рок-н-роллу
Курсанты Пермского военного института Росгвардии приняли участие в межведомственной олимпиаде по дрессировке служебных собак
Вратарь «Композита» об игре на Сахалине в 4 утра по Москве: «Как выползли из самолета – поняли, что нас ждет. Из аэропорта – сразу на стадион, когда горели 0:3, осознал – сил нет. Хорошо, никто не уснул, ха-ха»
Брынцалов: в 2024 году в Подмосковье закуплено свыше 450 новых автобусов
Чему научились участники Всероссийского проекта «Языковая Арт-резиденция» в Республике Башкортостан, расскажут в Национальной библиотеке имени Ахмет-Заки Валиди
В Москве открылся II Всероссийский форум женщин-лидеров НКО
СЕНСАЦИЯ О ДЕЛАХ ЖУРНАЛИСТОВ ГОЛУНОВА И САФРОНОВА.
Муниципальный форум «Управдом» состоится в городском округе Коломна 28 июня
В Москве открылся II Всероссийский форум женщин-лидеров НКО
В Подмосковье жители меньше разводятся, чем в целом России
Чему научились участники Всероссийского проекта «Языковая Арт-резиденция» в Республике Башкортостан, расскажут в Национальной библиотеке имени Ахмет-Заки Валиди