神經(jīng)系統(tǒng)和大數(shù)據(jù),新降維算法讓大腦變得簡(jiǎn)單
在一篇發(fā)表于《自然·神經(jīng)科學(xué)》雜志上的評(píng)論文章中,卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的Byron M. Yu 和哥倫比亞大學(xué)的John P. Cunningham 描述了很多研究大量神經(jīng)元共同活動(dòng)的科學(xué)動(dòng)機(jī),是為了解釋神經(jīng)元的活動(dòng),并提出了一種名為降維的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
近年來(lái),降維讓我們深入了解了大腦如何區(qū)分不同氣味、面對(duì)不確定如何做決定和在沒(méi)有實(shí)際動(dòng)作時(shí)如何思考移動(dòng)肢體的。Yu和Cunningham 主張把降維作為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的分析方法,這將更容易地比較出健康和異常大腦的活動(dòng)模式,最終改善針對(duì)腦損傷和腦功能紊亂的治療和干預(yù)。
CMU電氣與計(jì)算機(jī)工程和生物醫(yī)學(xué)工程的助理教授及CNBC教職工Yu表示,“神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)的核心原則之一就是,大量神經(jīng)元互相協(xié)作才能產(chǎn)生大腦功能。然而,最標(biāo)準(zhǔn)的分析方法只能一次分析一個(gè)或兩個(gè)神經(jīng)元。要了解大量神經(jīng)元是如何相互作用的,先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)方法(如降維)才能解釋這些大規(guī)模的神經(jīng)記錄。”
降維真正的理念是使用較少的潛在或隱藏變量來(lái)總結(jié)大量神經(jīng)元活動(dòng)。降維研究方法在揭開(kāi)大腦內(nèi)部工作機(jī)制中是極其有用的,例如在我們沉思或解決腦力數(shù)學(xué)難題時(shí),其中所有的活動(dòng)都是在大腦內(nèi)進(jìn)行,而不是在外部世界。通過(guò)這些潛變量可以用來(lái)描繪出思考路徑。
CU的統(tǒng)計(jì)學(xué)助理教授Cunningham在文章中稱,“科學(xué)研究的主要目標(biāo)是用簡(jiǎn)單的術(shù)語(yǔ)解釋復(fù)雜的現(xiàn)象。傳統(tǒng)的神經(jīng)科學(xué)家旨在找到將單個(gè)神經(jīng)元簡(jiǎn)單化的方法。但他們現(xiàn)在越來(lái)越認(rèn)識(shí)到,神經(jīng)元在活動(dòng)模式中所表現(xiàn)出各種各樣的特征是很難通過(guò)檢查一個(gè)神經(jīng)元解釋的。降維為我們提供了一種方法來(lái)涵蓋單個(gè)神經(jīng)元的異質(zhì)性,并依據(jù)神經(jīng)元彼此的互動(dòng)找到簡(jiǎn)單的解釋。”
盡管在神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)中,相比現(xiàn)有的分析方法,降維相對(duì)較新,但它已經(jīng)展現(xiàn)出了巨大潛力和光明前景。隨著神經(jīng)記錄技術(shù)的持續(xù)發(fā)展和美國(guó)“大腦計(jì)劃(BRAIN Initiative)”的開(kāi)展,大數(shù)據(jù)隨之越來(lái)越大,使用降維和相關(guān)方法將成為一種必不可少的數(shù)據(jù)處理方法。