Neural-DISCO: Поддельное редактирование данных о нейронной деятельности

arXiv:2610.331445v1 Annualce Type: кросс-бюллетень: Понимание того, как нейронная активность кодирует поведенческие и сенсорные переменные являются ключевой проблемой в системной неврологии. Для этого требуются модели, выходящие за рамки прогнозирования активности с помощью знаков и вместо этого поддерживающие контрфактическое редактирование при условии наличия источников: учитывая зарегистрированную реакцию источника, мы должны иметь возможность отредактировать одну из измеренных поведенческой или стимулирующей маркировок и прогнозировать изменения нейронной деятельности при сохранении других наблюдаемых этикеток и вариативности к источникам, не объясняемой знаками. Здесь мы введем текстбф (Neural-DISCO) — дисфункциональное обучение представления для контрфактического моделирования нейронной активности. Neural-DISCO разделяет латентное пространство на элементы, относящиеся к конкретным знакам маркировки, каждый из которых связан с наблюдаемым поведенческим или стимулирующим знаком вместе с остаточной лазерной способностью, которая фиксирует вариативность, не обеспечиваемую при помощи наблюдаемых знаков. Помимо имитируемых и реальных нейронных наборов данных, мы показываем, что эта структура e