How noise correlation impact population code in superior colliculus: an information theoretic approach
Notice bibliographique
Résumé
We previously showed that superior colliculus (SC) visuomovement neurons recorded while monkeys perform visual search tasks have discriminating ability that exceeds the monkey's discriminating ability, suggesting that there is substantial noise added to this neuronal population [1]. We recently began to investigate the latter issue with modeling. First, we examined the effect of noise correlation as a limiting factor on the population's overall discrimination ability. To do so, we simulated a population of singly recorded neurons while manipulating noise correlation within the range of our estimates made from simultaneously recorded pairs of neurons with overlapping receptive fields. Positive noise correlation did decrease the performance of our simulated neuronal population. Based on these results, we sought to further investigate the effect of noise correlation on the discriminating ability of simultaneously recorded pairs of neurons. Here, we examine the effects of noise correlations on ability of simultaneously recorded pairs of neurons in SC to discriminate between two types of stimuli, the target and distractors. We use different time intervals of these recorded responses, to quantify the amount of transmitted information in two conditions: once with the cross-correlations among cells taken into consideration, and another time, considering the cell responses being independent. By comparing the amount of information between the two conditions, we can determine if the noise correlations have a role in limiting the performance of subjects compared to that of the single neurons. If the amount of information with regard to discrimination of the stimuli is larger in the joint population responses than in the sum of information in responses of individual neurons, then the noise correlations have an enhancing effect on discrimination. On the other hand, less information for the joint neuronal activity compared to the independent responses, can indicate that noise correlations are indeed one of the limiting factors that decrease the efficiency of SC in a visual search task. We explore different time windows during the trial for this analysis, since the effects are expected to be larger, and therefore, more tractable, in time intervals that are further from saccade point, when the amounts of noise are larger.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».