最適,正に雑音ではない:相関変動性の幾何学は高度に準最適な感覚コーディングをもたらす【JST・京大機械翻訳】

Livezey, J. A.; Sachdeva, P. S.; Dougherty, M. E.; Summers, M. T.; Bouchard, K. E.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217389924729 整理番号：22P0317539

最適,正に雑音ではない:相関変動性の幾何学は高度に準最適な感覚コーディングをもたらす【JST・京大機械翻訳】

Not optimal, just noisy: the geometry of correlated variability leads to highly suboptimal sensory coding

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (5件)： , , , ,
資料名：
発行年： 2022年03月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月09日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

脳は神経集団の活動を通して世界を代表する。同時記録ニューロン(ノイズ相関)にわたる相関変動性を皮質領域および実験パラダイムにわたって観察した。多くの研究は,相関変動性が相関のないヌルモデルと比較して刺激符号化を改善することを示した。しかし,そのような結果は,神経集団が変動性が最適符号化を達成するかどうかに光を当てない。ここでは,ユニークな生物学的解釈(均一相関ヌルモデルと因子分析ヌルモデル)を持つ2つの新しいヌルモデルを開発することにより,多様なデータセットにおける雑音相関の最適性を評価した。データセットを通して,神経集団における相関変動性は,これらのヌルモデルに従って,高度に準最適符号化性能をもたらすことを示した。生物学的制約は,これらのヌルモデルに従って最適性を達成することから,神経集団の多くのサブセットを予防し,生物学的基準に基づくサブセレクチンは,準最適を符号化する。最後に,最適サブポピュレーションはニューラル次元の関数として指数的に小さいことを示した。総合して,これらの結果は,相関変動の幾何学が,非常に準最適感覚符号化に導くことを示した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , ,
, , , 【Automatic Indexing@JST】

中枢神経系 , 脳・神経系モデル

, , , , ,

前のページに戻る