포아송 과정에서의 바서슈타인 거리의 정보 처리

초록

뉴런에서 발생한 스파이크 데이터(spike train)의 적절한 거리를 구하는 문제는 뉴런 은닉 공간(latentspace) 발견 및 분석에 기초가 되므로 매우 중요하다. 스파이크 데이터의 정보는 발화율(firing rate) 또는발화 시간 차로부터 추출할 수 있는 것으로 알려져 있는데, 최근 제안된 바서슈타인(Wasserstein) 거리의 스파이크 데이터 응용 연구는 바서슈타인 거리가 발화율 변화에 둔감하고 시간 차에 민감함을 보였으나, 그 원리를 밝히지는 못했다. 따라서 이 논문은 스파이크 데이터를 포아송 과정(Poisson processes)으로 모형화하여 스파이크간 바서슈타인 거리가 발화 시간 차가 커질 때 발화율 정보가 무시되는 것을보인다. 이러한 이론적 결론을 토대로, 바서슈타인 거리가 스파이크 데이터의 발화 시점 차이가 클 때유용함을 합성(synthetic) 데이터 실험으로 보인다.