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Artículo

Generative Embeddings of Brain Collective Dynamics Using Variational Autoencoders

Perl, Yonatan Sanz; Bocaccio, Hernán; Pérez Ipiña, Ignacio; Zamberlán, Federico; Piccinini, Juan IgnacioIcon ; Laufs, Helmut; Kringelbach, Morten; Deco, Gustavo; Tagliazucchi, Enzo RodolfoIcon
Fecha de publicación: 12/2020
Editorial: American Physical Society
Revista: Physical Review Letters
ISSN: 0031-9007
Idioma: Inglés
Tipo de recurso: Artículo publicado
Clasificación temática:
Otras Ciencias Físicas

Resumen

We consider the problem of encoding pairwise correlations between coupled dynamical systems in a low-dimensional latent space based on few distinct observations. We use variational autoencoders (VAEs) to embed temporal correlations between coupled nonlinear oscillators that model brain states in the wake-sleep cycle into a two-dimensional manifold. Training a VAE with samples generated using two different parameter combinations results in an embedding that encodes the repertoire of collective dynamics, as well as the topology of the underlying connectivity network. We first follow this approach to infer the trajectory of brain states measured from wakefulness to deep sleep from the two end points of this trajectory; then, we show that the same architecture was capable of representing the pairwise correlations of generic Landau-Stuart oscillators coupled by complex network topology.
Palabras clave: Autoencoders , Dynamics , Consciousness , Machine Learning
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info:eu-repo/semantics/openAccess Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Unported (CC BY-NC-SA 2.5)
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/146026
DOI: http://dx.doi.org/10.1103/PhysRevLett.125.238101
URL: https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.125.238101
Colecciones
Articulos(IFIBA)
Articulos de INST.DE FISICA DE BUENOS AIRES
Citación
Perl, Yonatan Sanz; Bocaccio, Hernán; Pérez Ipiña, Ignacio; Zamberlán, Federico; Piccinini, Juan Ignacio; et al.; Generative Embeddings of Brain Collective Dynamics Using Variational Autoencoders; American Physical Society; Physical Review Letters; 125; 23; 12-2020; 1-6
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