کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
8686760 | 1580832 | 2018 | 29 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Generalized Recurrent Neural Network accommodating Dynamic Causal Modeling for functional MRI analysis
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
علوم زیستی و بیوفناوری
علم عصب شناسی
علوم اعصاب شناختی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
In this paper, we propose a new biophysically interpretable RNN built on DCM, DCM-RNN. We generalize the vanilla RNN and show that DCM can be cast faithfully as a special form of the generalized RNN. DCM-RNN uses back propagation for parameter estimation. We believe DCM-RNN is a promising tool for neuroscience. It can fit seamlessly into classical DCM studies. We demonstrate face validity of DCM-RNN in two principal applications of DCM: causal brain architecture hypotheses testing and effective connectivity estimation. We also demonstrate construct validity of DCM-RNN in an attention-visual experiment. Moreover, DCM-RNN enables end-to-end training of DCM and representation learning deep neural networks, extending DCM studies to complex tasks.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: NeuroImage - Volume 178, September 2018, Pages 385-402
Journal: NeuroImage - Volume 178, September 2018, Pages 385-402
نویسندگان
Yuan Wang, Yao Wang, Yvonne W. Lui,