Power spectrum classification image analysis reveals localized mechanisms underlying nonlinear detection of narrowband stimuli
Notice bibliographique
Résumé
Prior measurements of detection thresholds for gratings in noise have suggested that detection may be based upon linear cross-correlation with relatively small broadband filters (Kersten, 1984). Recent direct measurements of spatial summation using a classification image technique have yielded contrary results, showing broad spatial summation over many cycles of the narrowband stimulus (Morgenstern & Elder, 2005). Here we report a computational model that partially resolves this contradiction. We show that under the standard linear cross-correlator model, classification images derived from signal-present trials yield broad summation fields locked to signal frequency and phase. However, classification images derived from signal-absent trials reveal no peak at signal frequency, indicating that the linear detection model does not apply (Ahumada & Beard, 1999). We test a number of alternative models, and show that an energy model based on broad spatial pooling of responses from local broadband mechanisms is most consistent with the human data. We show that this model is linear in the power spectrum domain, and introduce a novel classification image analysis technique that allows direct estimation of the two-dimensional bandpass transfer function of the underlying local mechanisms. These mechanisms are found to be highly localized in space, quantitatively similar in their spatial and spatial-frequency properties to neurons in early visual cortex of primate, and qualitatively similar to the broadband mechanisms inferred indirectly by Kersten (1984).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».