Sensory optimization by stochastic tuning.
Sensory optimization by stochastic tuning.
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DOI：
10.1037/a0034192
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发表时间：
2013-10
影响因子：
5.4
通讯作者：
van Leeuwen, Cees
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jurica, Peter;Gepshtein, Sergei;Tyukin, Ivan;van Leeuwen, Cees
单独而言，视觉神经元对刺激的几个方面都有选择性，例如刺激位置、频率内容和速度。总的来说，神经元实现了视觉系统对某些刺激的优先敏感性，这体现在行为敏感性功能中。我们询问各个神经元如何协调以优化视觉灵敏度。我们对通用神经回路中的突触可塑性进行建模，发现突触连接强度的随机变化会导致神经感受野参数的波动。波动与单个神经元感觉测量的不确定性相关：不确定性越高，波动幅度越大。我们证明，这种简单的关系足以让随机波动将神经元的敏感性引导至特征分布，由此得出人类心理物理学中观察到的敏感性函数，并且该函数是由感受野最优分配理论预测的。在我们的模拟中出现最佳分配，无需对系统性能进行监督或反馈，并且独立于神经元之间的耦合，从而使系统对主要刺激具有高度适应性和敏感性。
Individually, visual neurons are each selective for several aspects of stimulation, such as stimulus location, frequency content, and speed. Collectively, the neurons implement the visual system’s preferential sensitivity to some stimuli over others, manifested in behavioral sensitivity functions. We ask how the individual neurons are coordinated to optimize visual sensitivity. We model synaptic plasticity in a generic neural circuit, and find that stochastic changes in strengths of synaptic connections entail fluctuations in parameters of neural receptive fields. The fluctuations correlate with uncertainty of sensory measurement in individual neurons: the higher the uncertainty the larger the amplitude of fluctuation. We show that this simple relationship is sufficient for the stochastic fluctuations to steer sensitivities of neurons toward a characteristic distribution, from which follows a sensitivity function observed in human psychophysics, and which is predicted by a theory of optimal allocation of receptive fields. The optimal allocation arises in our simulations without supervision or feedback about system performance and independently of coupling between neurons, making the system highly adaptive and sensitive to prevailing stimulation.
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影响因子：
1.9
作者：
Betsch, BY;Einhäuser, W;König, P
通讯作者：
König, P
影响因子：
3.7
作者：
Friston KJ;Daunizeau J;Kiebel SJ
通讯作者：
Kiebel SJ
DOI：
10.1073/pnas.1204109110
发表时间：
2013-03-12
影响因子：
11.1
作者：
Gepshtein, Sergei;Lesmes, Luis A.;Albright, Thomas D.
通讯作者：
Albright, Thomas D.
影响因子：
1.8
作者：
Bell, AJ;Sejnowski, TJ
通讯作者：
Sejnowski, TJ
影响因子：
34.7
作者：
Faisal, A. Aldo;Selen, Luc P. J.;Wolpert, Daniel M.
通讯作者：
Wolpert, Daniel M.