Advances in neural recording present increasing opportunities to study neural activity in unprecedented detail. Latent variable models (LVMs) are promising tools for analyzing this rich activity across diverse neural systems and behaviors, as LVMs do not depend on known relationships between the activity and external experimental variables. However, progress with LVMs for neuronal population activity is currently impeded by a lack of standardization, resulting in methods being developed and compared in an ad hoc manner. To coordinate these modeling efforts, we introduce a benchmark suite for latent variable modeling of neural population activity. We curate four datasets of neural spiking activity from cognitive, sensory, and motor areas to promote models that apply to the wide variety of activity seen across these areas. We identify unsupervised evaluation as a common framework for evaluating models across datasets, and apply several baselines that demonstrate benchmark diversity. We release this benchmark through EvalAI. http://neurallatents.github.io


翻译:神经记录的进展正日益有机会对神经活动进行史无前例的详细研究。长效可变模型(LVM)是分析不同神经系统和行为的丰富活动的良好工具,因为LVM并不取决于活动与外部实验变量之间的已知关系。然而,神经人口活动LVM的进展目前因缺乏标准化而受阻,导致方法的制定和临时比较。为了协调这些建模工作,我们为神经人口活动的潜在变量建模引入了一套基准套件。我们从认知、感知和运动领域整理了四个神经跳跃活动数据集,以推广适用于这些领域广泛活动的模式。我们确定未经监督的评价是评价跨数据集模型的共同框架,并采用若干基准来显示多样性。我们通过EvalAI发布这一基准。http://neuralatents.githubio。我们通过EvalAI发布这一基准。http://neuralatents.githubio。

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