Information representation and processing in neuronal networks: from biological to artificial systems and from first to second-order statistics

Lawrie, Sofía

Information representation and processing in neuronal networks: from biological to artificial systems and from first to second-order statistics

Document Type

Doctoral thesis
Published Version

Author

Lawrie, Sofía

Director

Gilson, Matthieu
Moreno Bote, Rubén

Publication Date

2022-03-28

Pages

161 p.

License

Citation

Lawrie, S. Information representation and processing in neuronal networks: from biological to artificial systems and from first to second-order statistics. Universitat Pompeu Fabra; 2022. handle: http://hdl.handle.net/10803/673989

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Doctoral program

Programa de doctorat en Tecnologies de la Informació i les Comunicacions

Abstract

Neuronal networks are today hypothesized to the basis for the computing capabilities of biological nervous systems. In the same manner, artificial neuronal systems are intensively exploited for a diversity of industrial and scientific applications. However, how information is represented and processed by these networks remains under debate, meaning that it is not clear which sets of neuronal activity features are useful for computation. In this thesis, I present a set of results that link the first-order statistics of neuronal activity with behavior, in the general context of encoding/decoding to analyse experimental data collected while non human primates performed a working memory task. Subsequently, I go beyond the first-order and show that the second-order statistics of neuronal activity in reservoir computing, a recurrent artificial network model, make up a robust candidate for information representation and transmission for the classification of multivariate inputs.
Las redes neuronales se presentan hoy, hipotéticamente, como las responsables de las capacidades computacionales de los sistemas nerviosos biológicos. De la misma manera, los sistemas neuronales artificiales son intensamente explotados en una diversidad de aplicaciones industriales y científicas. No obstante, cómo la información es representada y procesada por estas redes está aún sujeto a debate. Es decir, no está claro qué propiedades de la actividad neuronal son útiles para llevar a cabo computaciones. En esta tesis, presento un conjunto de resultados que relaciona el primer orden estadístico de la actividad neuronal con comportamiento, en el contexto general de codificación/decodificación, para analizar datos recolectados mientras primates no humanos realizaban una tarea de memoria de trabajo. Subsecuentemente, voy más allá del primer orden y muestro que las estadísticas de segundo orden en computación de reservorios, un modelo de red neuronal artificial y recurrente, constituyen un candidato robusto para la representación y transmisión de información con el fin de clasificar señales multidimensionales.

Keywords

Computational neuroscience, Machine learning, Neuronal representation, Statistical features, Covariance coding, Reservoir computing, Supervised learning, Classification, Multivariate time series, Bio-inspired computing, Covariance perceptron, Working memory, Neurociencia computacional, Aprendizaje automático, Representación neuronal, Propiedades estadísticas, Codificación por covarianzas, Computación de reservorios, Aprendizaje supervisado, Clasificación, Series temporales multidimensionales, Computación bio-inspirada, Perceptrón de covarianza, Memoria de trabajo