A Unifying Mechanistic Model of Selective Attention in Spiking Neurons
Notice bibliographique
Résumé
Visuospatial attention produces myriad effects on the activity and selectivity of cortical neurons. Spiking neuron models capable of reproducing a wide variety of these effects remain elusive. We present a model called the Attentional Routing Circuit (ARC) that provides a mechanistic description of selective attentional processing in cortex. The model is described mathematically and implemented at the level of individual spiking neurons, with the computations for performing selective attentional processing being mapped to specific neuron types and laminar circuitry. The model is used to simulate three studies of attention in macaque, and is shown to quantitatively match several observed forms of attentional modulation. Specifically, ARC demonstrates that with shifts of spatial attention, neurons may exhibit shifting and shrinking of receptive fields; increases in responses without changes in selectivity for non-spatial features (i.e. response gain), and; that the effect on contrast-response functions is better explained as a response-gain effect than as contrast-gain. Unlike past models, ARC embodies a single mechanism that unifies the above forms of attentional modulation, is consistent with a wide array of available data, and makes several specific and quantifiable predictions.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».