境界条件を伴うカーネル密度推定
カーネル密度推定と境界 カーネル密度推定 (kernel density estimation; KDE) はカーネル関数を用いてデータの確率密度関数を推定する手法である．Pythonの場合はscipy.stats.gaussian_kdeを使うのが主である．この記事では境界条件があるときに....
ZapLineを用いたLFPに対する電源由来のアーティファクト除去 (Python)
ZapLineとは ZapLineはEEGやMEGなどのデータにおける電力系統 (power line)に由来するアーティファクトを除去するアルゴリズムである．アーティファクトの周波数を指定し（残念ながら指定が必要），アーティファクト成分のみを除去する時空間的フィルタを求めることを目的....
Tensorpacによる位相-振幅カップリング (PAC) 推定
周波数間カップリング (CFC) について 近接する神経細胞の集団活動によって生じる電位変化を電場電位(field potential) といい，脳波計(EEG), 皮質脳波(ECoG), 脳磁図(MEG)等で計測できる．細胞集団の同期した活動は様々な周波数の振動として計測される．その周波数が....
非負値行列因子分解(NMF)を用いたグリッドパターンの創発
内側嗅内皮質(MEC)にあるグリッド細胞 (grid cells) は六角形格子状の発火パターンにより自己位置等を符号化するのに貢献している．この発火パターンを生み出すモデルは多数あるが，その中でもシンプルなのが(Dordek et al., eLife, 2016)である．場所細胞(plac....
方向微分によるニューラルネットワークの勾配近似
【論文まとめ】DINO: Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers
本記事ではFacebook AI Researchの研究者らによって提案されたDINOという，画像モデルにおける自己教師あり学習の解説を行います． Caron, Mathilde, Hugo Touvron, Ishan Misra, Hervé Jégou, Julien Mairal, Piotr Bo....
行列方程式のクロネッカー積による解法
運動制御モデルの論文を読んでいた際に，行列方程式\(AXB + CXD = E\)の解法を忘却していたので，メモとして記事を書いた．結論から言えばクロネッカー積を用いて解くことができる．以下ではクロネッカー積の定義について触れ，簡単な行列方程式\(AXB=C\)に対してクロネッカー積を用....
PtitPrinceによるPythonでのRaincloud plotの描画
Raincloud plotを描画するときにPtitPrinceを使うことがあるのですが、日本語のメモが無かったので書きました。 Raincloud plotとは Raincloud plotは簡単に言えば生データ (strip plot), 箱ひげ図 (box plot), バイオリン図 (violi....
仮説に基づいたデータ解析における先入観の弊害
まず、以下のリンクから2つのデータをダウンロードしましょう。 data9b_m.txt：https://www.dropbox.com/s/r3wyn2ex20glsoa/data9b_m.txt?dl=0 data9b_w.txt：https://www.dropbox.com/s....
線形多層ニューラルネットワークにおける陰的正則化とIRMAE
この記事は以下の論文の再現実装を中心とし、線形多層ニューラルネットワークにおける陰的ランク最小化について解説を行います。 Jing, L., Zbontar, J. & LeCun, Y. Implicit Rank-Minimizing Autoencoder. NeurIPS' 20, 202....
